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《中国空间科学学会空间探测专业委员会第十七次学术会议论文集》2004年
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利用时间序列图像的傅立叶分析重构中国地区无云NDVI图像

王丹  姜小光  
【摘要】:本文利用傅立叶分析方法,对中国地区NOAA/AVHRR NDVI时间序列图像进行研究,经过一系列处理,不仅能去除云的干扰,而且能够成功的重构无云干扰的NDVI时间序列图像。所获得的NOAA/AVHRR PAL(Pathfinder AVHRR Land)数据集是从1981年7月至2001年9月期间20年的中国每10日(旬)合成图像。PAL最常用的变量是均一化植被指数NDVI,NDVI指数受云量的影响很明显。在检查中国地区的PAL NDVI图像时,发现由于成像时的天气状况不同,图像不同程度地受到云的干扰,从而降低了时间序列图像的效用,因此首先需要进行去云处理。利用基于傅立叶变化的算法程序,对时间序列数据进行简化和压缩,同时将植被的动态变化通过NDVI在时间和空间上量化,并检测出时间序列中的云、噪声的干扰等错误信息,并加以去除和替代。然后,通过对时间序列图像进行分析,提取出NDVI的傅立叶特征分量图像(幅值分量图像、频率分量图像),对这些包含了很多有效信息的图像序列,按照拟合曲线进行时间上的插值,便可重构出无缝的时间序列图像。从处理后的结果图像上可以看出,经过去云重构以后,以前无云的区域并没有受到影响,NDVI值没有变化,去除云的区域,地表覆盖的纹理、结构特点很清楚。为了验证重构图像上的地物纹理、结构是否真实地反映了地表状况,选择连续三年的某一相同时段两个10日图像序列,由它们合成60日最大NDVI值图像,可以当作无云图像作为参照。经过对比,可以得知重构之后的NDVI时间序列图像与60日最大NDVI合成图像的地表覆盖状况吻合得非常好。同时需要指出的是,60日最大NDVI合成图像的NDVI值普遍要略高于原始时间序列图像或者重构时间序列图像,因为60天内选择的最大NDVI值往往会高于以10天为选择周期的最大值。以上去云以及提取傅立叶特征分量的方法,不仅能有效地去除云的干扰,而且还能减少了数据的处理量,因为它将一系列时间NDVI图像信息转移到少数几个傅立叶特征分量中,大大压缩了数据量。重构出的无云NDVI图像为研究植被变化及其与环境因素的关系奠定了基础。
【作者单位】:中国遥感卫星地面站 中国遥感卫星地面站
【分类号】:P171

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