文献类型：期刊文章

作　　者：蒋雪冰[1] 胡月明[1,2] 刘振华[1] 谭正喜[3] 廖琪[1]

Jiang Xuebing;Hu Yueming;Liu Zhenhua;Tan Zhengxi;Liao Qi(College of Natural Resources and Environment,South China Agricultural University/Guangdong Provincial Key Laboratory of Land Use and Consolidation/Key Laboratory of Construction Land Redevelopment,Ministry of Land and Resources,Guangzhou 510642,China;Engineering Research Center of Land Information of Guangdong Province /Engineering Center of Surveying and Mapping Geographic Information Industry in Guangzhou,Guangzhou 510642,China;Geological Survey (USGS) Earth Resources Observation and Science (EROS) Center,Sioux Falls 57198,USA)

机构地区：[1]华南农业大学资源环境学院/广东省土地利用与整治重点实验室/广东省土地利用与整治重点实验室,广州510642 [2]广东省土地信息工程技术研究中心/广州市测绘地理信息行业工程中心,广州510642 [3]美国地质调查局陆地资源观测科学中心,美国苏福尔斯57198

出　　处：《科技通报》

基　　金：国家自然科学基金项目(U1301253);广东省科技计划项目(2014A050503060)

年　　份：2017

卷　　号：33

期　　号：2

起止页码：137-142

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：由于归一化植被指数(NDVI)时间序列数据含有大量的噪声,对其应用带来诸多不便。为了提高NDVI数据质量,本文采用线性内插的扩展卡尔曼滤波(EKF)法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构,并与EKF和中值滤波方法进行比较。利用部分样点的实测数据与重构后的NDVI值进行比较,得到基于线性内插的EKF、EKF和中值滤波三种方法的相对误差分别在-1.91%~0.93%,-3.86%~5.85%和-0.28%~16.30%之间。结果表明:基于线性内插的EKF算法的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列能够更好的逼近高质量的数据,拟合原始曲线的波峰,在提升曲线的整体效果的同时,降低原始数据的均值偏差和数据的离散程度,对低值噪声的抑制能力更好。通过该重构方法重构后的较高质量的NDVI时间序列数据为森林监测、生态保护以及建设提供了良好的基础。

关 键 词：NDVI 线性内插  时间序列 扩展卡尔曼滤波(EKF)  重构  

分 类 号：TP751.1]