基于MODIS时间序列数据的湿地提取方法

发布时间：2024-04-17 22:42

　　湿地与海洋、森林一起并列为地球三大自然生态系统。同时湿地分布等信息对湿地研究、保护和管理具有重要意义。但由于湿地生态系统具有较强的动态性,使得基于单时相遥感数据获得的湿地分类结果存在较多不确定性。时间序列遥感数据应用于地表覆盖分类和农作物监测等,表现了较好的应用潜力。为提高湿地分类精度,论文面向湿地生态系统的动态性和过渡性特征,研究了面向时间序列遥感数据的湿地分类系统;时间序列遥感数据的重建方法;并分别以湿地类型丰富的洞庭湖国际重要湿地和全国水稻田为例,基于MODIS时间序列数据,探讨了时间序列遥感数据的湿地提取方法。论文的主要内容和成果如下:(1)时间序列数据的重建。以MODIS13Q1提供的质量可信度数据作为S-G滤波过程中的权重系数,对洞庭湖国际重要湿地的时间序列植被指数(EVI)进行重建。结果表明改进的S-G滤波算法能对不同情况下的异常值进行有效修复。在时间序列数据的重建中既需要对异常值进行有效去除,同时要最大限度的保留原始信息。根据水稻田植被指数变化快的特点,使用时间上下文的插值方法对全国的MODIS09A1时间序列数据进行了重建,滤波结果表明基于时间上下文的时间序列插值算法...

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1本文技术路线图

图2.1洞庭湖位置与水系图

的气候类型为亚热带季风气候，4-9月为雨季，10至次年节间分配不均导致洞庭湖湿地呈现出“涨水为湖，落水露的泥滩和沼泽为候鸟和鱼类提供了不可多得的栖息地物多样性极其丰富，每年约有1000万只候鸟在东洞庭湖鹤等许多水禽的重要栖息地；同时也具有重要的洪水调蓄012）。东洞....

图2.2（a）林地像元EVI时间序列曲线采用S-G前后对比，（b）水体像元分别采用

（a）林地像元EVI时间序列曲线采用S-G前后对比，（b）水体-G滤波及S-G滤波处理过程中加载像元可限度数据进行后的对S-G滤波算法能够对EVI时间序列曲线的异常值进行波算法在拟合过程中通过不断迭代使拟合效果达到局，然后使用二次项方程对时间序列曲线进行拟合....

图2.3时间序列插值滤波算法处理前后的时间序列EVI和LSWI

2.3时间序列插值滤波算法处理前后的时间序列EVI和LSW

本文编号：3957035