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时序NDVI数据集重建综合方法研究

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时序NDVI数据集已经成功地应用于全球与区域环境变化、植被动态变化、土地覆盖变化和植物生物物理量参数反演等多方面的研究.时序NDVI数据集受到云和气溶胶等大气条件和传感器自身等因素的影响包含很多噪声,影响了其进一步的应用.基于对近几年来普遍使用的5种重建方法的对比分析结果,发展了基于标准差权重和噪声点性质的两种综合方法.以黑河流域2009年16 d最大值合成的MODIS NDVI数据为例,对比了两种综合方法与5种重建方法的效果;并用2009年5月下旬至8月上旬的地面实测NDVI数据验证了两种综合方法的重建效果.结果表明这两种综合方法的效果都优于对比的5种重建方法,它们既保留了原始数据中大部分的点,又最大限度地修正了噪声点,所生产的时序NDVI数据集,可以更好地用来开展全球与区域土地覆盖和植被动态变化监测等研究.
Integrated Reconstruction Methods of Time-series NDVI Dataset

李杭燕、马明国、谭俊磊

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兰州大学资源环境学院,甘肃,兰州,730000

中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃,兰州,73000

NDVI MODIS NDVI 时间序列数据集 重建 综合方法

国家重点基础研究发展规划(973计划)中国科学院西部行动计划(二期)项目中国科学院"西部之光"人才培养计划项目

2009CB421305KZCX2-XB2-09-03CACX O728501001

2010

遥感技术与应用
中国科学院遥感联合中心

遥感技术与应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.961
ISSN：1004-0323
年,卷(期)：2010.25(6)
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