IGSNRR OpenIR
modisevi时序数据重建方法及拟合分析
王乾坤1; 于信芳2; 舒清态1; 尚珂1; 文可戈2
2015
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume17Issue:6Pages:732
Abstract植被遥感监测中长时间序列数据择优的重建方法,已成为当今一个研究热点。本文以东北地区5种主要植被覆盖类型为例,在定性分析TIMESAT提供的3种常用重建方法对EVI(Enhanced Vegetation Index)时序曲线重建效果的基础上,定量对比研究了各方法,对原始高质量EVI点真实值的保真性,及对原始曲线整体特征的保持度。结果表明:S-G(Savitzky-Golay)滤波对原始曲线生长季的峰值及宽度重建效果较好,但容易因过度拟合保留过多噪声,特别是草地和灌丛类型;非对称性高斯函数(AG)和双Logistic曲线(DL)方法相似,对草地、灌丛和耕地的重建结果更接近真实值,但AG拟合对波峰处异常值的处理结果较差,重建后波峰表现低平。3种算法对原始EVI时序数据的保真性和对原始时序数据曲线特征的保持度,都表现出与植被类型分布相关的空间分布格局。分析结果表明,在东北地区,AG算法对草原和灌丛的重建效果最好,DL算法对耕地重建效果最优,S-G算法最适合对落叶阔叶林和落叶针叶林进行重建处理。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/81074
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.西南林业大学
2.中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
王乾坤,于信芳,舒清态,等. modisevi时序数据重建方法及拟合分析[J]. 地球信息科学学报,2015,17(6):732.
APA 王乾坤,于信芳,舒清态,尚珂,&文可戈.(2015).modisevi时序数据重建方法及拟合分析.地球信息科学学报,17(6),732.
MLA 王乾坤,et al."modisevi时序数据重建方法及拟合分析".地球信息科学学报 17.6(2015):732.
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