长时间序列NDVI数据重建方法比较研究进展

被引：30

作者：

耿丽英 ^{[1
,2
]}

马明国 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所寒旱区遥感观测系统试验站

[2] 中国科学院大学

来源：

遥感技术与应用 | 2014年 / 29卷 / 02期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

时间序列数据; NDVI; 重建方法; 方法评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP79 [遥感技术的应用];

学科分类号：

摘要：

长时间序列遥感数据集被广泛应用于全球或区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理参数反演等研究,受云、气溶胶、太阳高度角和地物二向反射等因素的影响,这些数据集本身存在很多噪声,限制了数据的深入分析和应用,因此,数据重建是应用前的重要工作。在总结归纳现有时间序列重建方法的基础上,综述了重建方法比较研究的成果,深入比较了常用重建方法对参数的设置要求,分析了目前对重建效果的评价方法以及存在的问题,同时对时间序列数据重建通用软件及其发展作了详细介绍。最后提出了时间序列重建以后的研究重点和发展方向,以期为长时间数据重建研究和应用提供帮助。

引用

页码：362 / 368

页数：7

共 30 条

[1] AVHRR、VEGETATION和MODIS时间系列遥感数据产品现状与应用研究进展 [J].

马明国 ;

宋怡 ;

王旭峰 ;

韩辉邦 ;

于文凭 .

遥感技术与应用, 2012, 27 (05) :663-670

[2] 地表环境参数时间序列重构的方法与应用分析 [J].

江东 ;

付晶莹 ;

黄耀欢 ;

庄大方 .

地球信息科学学报, 2011, 13 (04) :439-446

[3]

Crop Classification Using MODIS NDVI Data Denoised by Wavelet: A Case Study in Hebei Plain, China[J]. ZHANG Shengwei1, 2, LEI Yuping2, WANG Liping1, LI Hongjun2, ZHAO Hongbin1 (1. Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China;2. Center for Agricultural Resources Research, Institute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences, Shijiazhuang 050021, China).Chinese Geographical Science. 2011(03)

[4] MODIS NDVI时间序列数据的去云算法比较 [J].

梁守真 ;

施平 ;

邢前国 .

国土资源遥感, 2011, (01) :33-36

[5] 藏北地区三种时序NDVI重建方法与应用分析 [J].

宋春桥 ;

游松财 ;

柯灵红 ;

刘高焕 .

地球信息科学学报, 2011, 13 (01) :133-143

[6] 时序NDVI数据集重建综合方法研究 [J].

李杭燕 ;

马明国 ;

谭俊磊 .

遥感技术与应用, 2010, 25 (06) :891-896

[7] 3种滤波算法对NDVI高质量数据保真性研究 [J].

曹云锋 ;

王正兴 ;

邓芳萍 .

遥感技术与应用, 2010, 25 (01) :118-125

[8] 时序NDVI数据集重建方法评价与实例研究 [J].

李杭燕 ;

颉耀文 ;

马明国 .

遥感技术与应用, 2009, 24 (05) :596-602

[9]

基于MODIS反演重构时间序列数据的长江三角洲地区生态环境演变研究[D]. 黎治华.华东师范大学 2011

[10]

Inter-comparison of four models for smoothing satellite sensor time-series data to estimate vegetation phenology[J] . Peter M. Atkinson,C. Jeganathan,Jadu Dash,Clement Atzberger.Remote Sensing of Environment . 2012

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