基于分段Morlet小波变换的植被物候遥感识别方法

• 作者: 刘颖 朴英超 罗泽
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 地表物候 遥感数据 Morlet小波 分段
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 页码范围: 226-232
• 页数: 7页
• 字数: 5930字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006103

摘要

本文中作者提出分段Morlet小波变换的方法从遥感数据中识别出地表物候.地表物候是人类了解地球生态系统的必要参数,也是动植物保护、农耕等活动的重要依据.研究发现已有的方法存在物候识别不准确、去除噪声效果差等缺陷,而Morlet小波在周期识别、去除噪声方面表现非常好,因此本文使用Morlet小波变换的方法处理青海湖流域2003-2014年的NDVI数据,发现该方法存在变换后的曲线与原NDVI数据不贴合或物候周期偏移的情况.因此作者提出进一步的改进方法:分段Morlet小波变换,原理是根据NDVI最大值将每个NDVI周期划分成两段,对左右两段分别进行Morlet小波变换并自动选取合适的参数,使物候识别更加合理、准确.作者通过分段Morlet小波变换和最大斜率法提取青海湖流域LSP参数,分析LSP参数的时间变化、空间变化、特别年份等,揭示了青海湖流域物候变化的特点,同时证明基于分段Morlet小波变换的植被物候遥感识别方法在准确性与高效性上都有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘颖		158	3777	30.0	58.0
5	罗泽	中国科学院计算机网络信息中心	42	157	7.0	10.0
6	朴英超	中国科学院计算机网络信息中心	5	9	1.0	3.0