NDVI时间序列谐波分析与地表物候信息获取

植被指数具有明显的季节节律,NDV I时间序列分析可以获取地表植被物候信息,但已有的AVHRR NDV I数据产品仍然存在高噪声,需要进一步校正。在考虑农业植被季节变化特征的基础上,基于先验知识对NDV I时间序列数据傅立叶校正算法进行了改进。利用1992年旬最大值合成1 km NOAA-AVHRR NDV I数据,使用该方法对河北省南部地区几种不同植被类型的NDV I数据进行校正,结果显示:改进的傅立叶谐波校正算法能更好地反映农业植被NDV I季节变化节律,且对自然植被同样适用。对校正后的NDV I时间序列数据进行谐波分析表明:谐波的特征值(谐波余项、振幅和位相)与地表植被动态之间存在相关性,谐波余项表征NDV I时间序列的均值,谐波振幅表征NDV I年内波动幅度大小,不同谐波的位相可以表征NDV I季节变化的时间特征,利用这些参数可以获取地表植被物候信息,并可用于土地覆被和土地利用分类研究以及全球变化研究。