基于背景库的高质量LAI时间序列数据重建

被引：7

作者：

张慧芳 ^{[1
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高炜 ^{[1
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施润和 ^{[1
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机构：

[1] 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室

[2] 华东师范大学中国科学院对地观测与数字研究中心-环境遥感与数据同化联合实验室

[3] USDA UVB Monitoring and ResearchProgram, Natural Resource Ecology Laboratory, Colorado State University

来源：

遥感学报 | 2012年 / 16卷 / 05期

基金：

美国农业部;

关键词：

LAI算法; 时间序列; 背景库; SG滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用]; P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

081102 ; 0816 ; 081602 ; 083002 ; 1404 ;

摘要：

叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是表征植被冠层结构的重要参数,然而由于云等大气因素的影响,MODISLAI时间序列产品在时间与空间尺度的连续性仍存在问题。随着先验知识在遥感反演中的地位不断得到加强,本文将多年LAI历史数据作为先验知识,用以建立LAI背景库,并提出了基于LAI背景库的Savitzky-Golay(SG)滤波算法来实现LAI时间序列数据的降噪工作。结果表明,与传统SG滤波相比,新算法能够更加客观有效地重建LAI时间序列。

引用

页码：986 / 999

页数：14

共 10 条

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