遥感科学国家重点实验室开放基金(03Q00300649)
- 作品数：2 被引量：85H指数：2
- 相关作者：刘波张霞李儒张兵刘海霞更多>>
- 相关机构：中国科学院中国科学院研究生院香港中文大学更多>>
- 发文基金：遥感科学国家重点实验室开放基金国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 谐波改进的植被指数时间序列重建算法被引量：17
- 2010年
- 提出一种基于傅里叶谐波分析的改进算法,引入异常值检测算法,检测拟合过程中的异常值,增加数据拟合的真实性;迭代前动态估算出待处理序列点的峰值个数(即频数),解决整个区域预设单一频数的不合理性;引入拟合影响因子,自动控制迭代终止条件,避免传统方法中人为设置阈值导致的不确定性。利用2003年华北平原MODIS_EVI时间序列图像验证表明,较之HANTS算法,改进算法能够有效修正噪声污染像元值,修正后的EVI时序曲线更能反映地物内在的物候变化规律,并能够更好地保真原始曲线上的特征(点),如作物EVI最大值、最小值出现的时间和大小关系。
- 张霞李儒岳跃民刘波刘海霞
- 关键词：滤波
- 遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述被引量：74
- 2009年
- 遥感时间序列数据(MODIS,NOAA/AVHRR,SPOT/VEGETATION等)在植被生长监测、物候信息提取、土地利用类型监测等诸多领域得到了广泛应用,是生产研究的重要数据源之一。由于传感器、云层大气等影响,遥感时间序列数据存在着严重的噪声,应用前必须进行序列滤波重建工作。综述现有各类滤波重建方法,对研究中广为采用的3类主要方法(基于最小二乘的非对称高斯函数拟合、Savitzky-Golay滤波、基于离散傅里叶的系列分析方法)集中阐述其理论基础、应用步骤和优缺点。总结当前遥感时间序列滤波重建方法需要进一步改进之处。
- 李儒张霞刘波张兵
- 关键词：滤波
