夏玉米生长过程曲线重建研究——以鹤壁市为例

• 作者: 李耀辉 李颖 王金鑫
• 来源期刊: 气象与环境科学
• 学科: 工学
• 关键词: 中分辨率光谱成像仪(MERSI) 增强型植被指数(EVI) 时间序列 Savitzky-Golay 小波去噪
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TP79
• 字数: 4777字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16765/j.cnki.1673-7148.2016.04.002

摘要

增强型植被指数(EVI)时间序列数据(即植被生长曲线)是整个生育期内植被各种生物学特征的综合反映.由于太阳位置、大气、地表和传感器位置与性能等的影响,根据遥感数据计算的EVI值往往比实际值偏低(存在大量噪声),并不能反映植被生长的真实情况,应用前需进行去噪重建工作.针对目前生长曲线重建研究大多是针对MODIS等国外遥感数据的情况,在综合分析重建方法的基础上,利用风云3号卫星的MERSI中分辨率遥感卫星数据构建鹤壁市夏玉米的EVI生长过程曲线.首先,用最大值合成法(MVC)对原始EVI时间序列数据进行初步的去云处理.接着,利用基于时间域的Savitzky-Golay滤波(简称SG滤波)对该EVI序列进行进一步的平滑去噪处理,结果发现,在噪声点EVI数值提高了,但同时在其他不是噪声点的地方EVI的值降低了.针对这种不合理的情况,利用基于SG迭代滤波取上包络线的改进方法进行处理,很好地克服了上述缺陷,在非噪声点EVI数值适当提高,且曲线平滑,达到了生长曲线重建的目的.然后,采用基于频率域的小波变换方法进行实验对比,结果发现,小波变换存在着与经典SG滤波类似的缺陷,而且在曲线末端存在突变情况.经过比较分析发现,针对研究区的实际情况,改进SG迭代滤波是较优的去噪方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金鑫	郑州大学水利与环境学院	59	241	9.0	12.0
2	李耀辉	郑州大学水利与环境学院	7	62	5.0	7.0