[發(fā)明專(zhuān)利]一種顧及空間信息的植被指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)重建方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210589550.2
• 申請(qǐng)日: 2012-12-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103902802B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁守真;陳勁松;李洪忠;李曉明;崔曉偉;王賀
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類(lèi)號(hào): G06F17/30
• 分類(lèi)號(hào): G06F17/30;G06F17/18
• 代理公司: 深圳市科進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)44316
• 代理人: 宋鷹武

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及植被遙感領(lǐng)域，尤其涉及一種顧及空間信息的植被指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)重建方法。

【背景技術(shù)】

在植被遙感領(lǐng)域，通常采用植被指數(shù)來(lái)對(duì)地表植被進(jìn)行研究。由于衛(wèi)星傳感器所獲取的歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)時(shí)間序列數(shù)據(jù)能夠精確地反映地表植被的活力狀態(tài)和植被季相變化特征，NDVI成為當(dāng)前最常用的一種植被指數(shù)，并已在全球、洲際以及地區(qū)范圍的植被覆蓋制圖、陸地生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和模擬方面發(fā)揮了重要作用。

目前常用的NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多是利用多天的數(shù)據(jù)應(yīng)用最大值合成法MVC(Maximum Value Composite)或者限制觀測(cè)角的最大值合成法CV-MVC(Constrained-view Angle Maximum Value Composite)生成。最大值合成法可以消除一定的云、氣溶膠、水汽的影響，但是由于算法本身的缺陷和環(huán)境影響的復(fù)雜性，生成的NDVI數(shù)據(jù)仍然受殘余云、大氣以及地表二向性反射等因素的影響。時(shí)間序列數(shù)據(jù)整體波動(dòng)較大，相鄰值高低變化沒(méi)有規(guī)律，曲線季節(jié)變化趨勢(shì)不明顯，使得NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行各種趨勢(shì)分析和信息提取。因此，為更真實(shí)地反映植被的動(dòng)態(tài)，還需對(duì)遙感植被指數(shù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，最大程度上去除或降低數(shù)據(jù)的噪聲水平，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

目前已經(jīng)發(fā)展的多種NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重建方法，包括最佳指數(shù)斜率提取法BISE(Best Index Slope Extraction)、時(shí)間窗口線性內(nèi)插法TWO(Temporal Windows Operation)、均值迭代濾波法MVI(Mean-value Iteration Filter)、Savizky-Golay法、時(shí)間序列諧波分析法HANTS(Harmonic ANalysis of Time Series)、非對(duì)稱高斯函數(shù)擬合法(Asymmetric Gaussian Funtion-fitting)、雙Logistic(Double Logistic Funtion-fitting)函數(shù)擬合法等。

上述時(shí)序數(shù)據(jù)重建方法都基于以下兩個(gè)假設(shè)：①NDVI的時(shí)序變化對(duì)應(yīng)著植被的生長(zhǎng)和衰老過(guò)程；②植被生長(zhǎng)是一個(gè)漸進(jìn)的變化過(guò)程，時(shí)序數(shù)據(jù)中的突變點(diǎn)不符合植被的生長(zhǎng)規(guī)律，應(yīng)作為噪聲點(diǎn)。最佳指數(shù)斜率提取法是采用滑動(dòng)窗口識(shí)別并替代序列中的噪聲，其是在一個(gè)設(shè)定的滑動(dòng)窗口內(nèi)，從第一個(gè)點(diǎn)向前搜索，如果下一點(diǎn)的值高于（第一個(gè)點(diǎn)）起始點(diǎn)的值，則接受該點(diǎn)；當(dāng)遇到下降點(diǎn)時(shí)，如果在該滑動(dòng)窗口內(nèi)不存在高于該低值和先前高值之差的20%的點(diǎn)，該點(diǎn)被接受，否則認(rèn)為是噪聲，對(duì)噪聲點(diǎn)采用線性擬和的方法補(bǔ)充。時(shí)間窗口線性內(nèi)插法是在設(shè)定的窗口內(nèi)從始點(diǎn)尋找離它最近的比它大的值作為下一個(gè)窗口的起始點(diǎn)，如果窗口內(nèi)沒(méi)有找到比開(kāi)始點(diǎn)更大的值，那么選擇離它最近的除它之外的最大值作為下一個(gè)起點(diǎn)，當(dāng)前點(diǎn)和下一點(diǎn)之間的時(shí)間點(diǎn)被認(rèn)為是噪聲影響點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行線性插值。均值迭代濾波法，首先計(jì)算時(shí)間序列某一點(diǎn)與其前后相鄰兩個(gè)點(diǎn)的平均值的差值，如果該差值超過(guò)設(shè)定的閾值，認(rèn)為是噪聲點(diǎn)，用前后兩點(diǎn)的平均值替換該點(diǎn)的值，反復(fù)迭代進(jìn)行，直到NDVI序列中不再存在滿足條件的點(diǎn)。Savizky-Golay法是用一定長(zhǎng)度的窗口和待處理數(shù)據(jù)作卷積，對(duì)待處理的數(shù)據(jù)作加權(quán)多項(xiàng)式擬和，擬合的目標(biāo)是求得最小均方根誤差，而一些遠(yuǎn)離大多數(shù)點(diǎn)的邊沿點(diǎn)不參與擬合。時(shí)間序列諧波分析法又稱為傅立葉變換法，該方法首先將時(shí)間序列信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，之后選擇諧波組分進(jìn)行反傅立葉變換生成新的時(shí)間序列，檢驗(yàn)出偏離時(shí)間序列擬合曲線較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)，并將它們?nèi)サ?，然后用傅立葉特征分量計(jì)算出的時(shí)間插值去填充。雙Logistic函數(shù)擬合法和非對(duì)稱高斯擬合法相似，都是利用固定的函數(shù)形式用優(yōu)化算法去擬合NDVI時(shí)間序列曲線，然后將擬合曲線的點(diǎn)作為重建的時(shí)間序列。

總體上，現(xiàn)有技術(shù)方法大致可分為三類(lèi)，第一類(lèi)是基于移動(dòng)窗口的處理方法，如最佳指數(shù)斜率提取法、時(shí)間窗口線性內(nèi)插法、Savizky-Golay法，均以移動(dòng)窗口作為處理單元，利用一定的規(guī)則檢測(cè)噪聲點(diǎn)，對(duì)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性或非線性擬合，并用擬合值代替噪聲影響的點(diǎn)；第二類(lèi)是諧波分析法或傅立葉變換法，該方法是利用傅立葉變換將時(shí)間序列從時(shí)間域轉(zhuǎn)換到頻率域，通過(guò)選擇低頻信息、去除高頻組分來(lái)重建時(shí)間序列；第三類(lèi)是模型擬合法，該方法假設(shè)植被的生長(zhǎng)過(guò)程符合某種數(shù)學(xué)模型，首先利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)解算模型的各個(gè)參數(shù)，然后模型的擬合值來(lái)代替原始時(shí)間序列的值，雙Logistic函數(shù)擬合法和非對(duì)稱高斯擬合法都是屬于該種方法。