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刘建文 (刘建文.) [1] | 周玉科 (周玉科.) [2]

Indexed by:

PKU CSCD CSSCI

Abstract:

基于卫星遥感的植被指数时序数据广泛应用于植被覆盖监测、生物量反演等多个研究领域,但由于传感器本身、大气条件、环境特征等因素引起的噪声会影响数据的应用效果,因此开展植被指数时序数据重构研究具有实际意义。本文基于2000-2015年MODIS归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用三次样条函数法、双逻辑斯蒂函数法和奇异谱分析法3种常用方法,对青藏高原106个气象站点所在的典型覆被NDVI时序数据进行重构,并以植被物候信息提取作为应用,比较分析了3种算法的保真性、细节拟合能力及物候特征提取效果。研究表明,D-L及Spline函数分别对受冰雪及云层影响较大(荒漠、灌木、林地)及较小的覆被类型(草原、农...

Keyword:

三次样条函数 双逻辑斯蒂函数 奇异谱分析法 时序数据重构 植被物候

Community:

  • [ 1 ] 福州大学空间信息工程研究中心
  • [ 2 ] 数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
  • [ 3 ] 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟院重点实验室

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Source :

地理科学进展

Year: 2018

Issue: 03

Volume: 37

Page: 427-437

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