[發(fā)明專利]一種估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)生成方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711312194.9
• 申請(qǐng)日: 2017-12-12
• 公開（公告）號(hào): CN107977944A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡月明;劉振華;趙理
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 佛山市廣盈專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙)44339
• 代理人: 李俊

1.一種估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)生成方法，其特征在于，包括以下步驟，

獲取目標(biāo)區(qū)域在目標(biāo)時(shí)間段內(nèi)的原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)；

基于離散小波變換處理所述原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)，獲得去噪NPP遙感圖像數(shù)據(jù)；

構(gòu)建NPP時(shí)間序列三重調(diào)制余弦函數(shù)y_k＝μ_k+α_kcos(ω_k+Φ_k)+ν_k，其中,y_k為去噪NPP遙感圖像數(shù)據(jù)在k時(shí)間的值，ν_k為k時(shí)間的噪聲樣本，ω_k為角頻率，α_k為振幅，Φ_k為相位,μ_k為平均值；

基于去噪NPP遙感圖像數(shù)據(jù)，使用擴(kuò)展卡爾曼濾波得出平均值μ_k、振幅α_k和相位Φ_k；

輸出估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)。

2.如權(quán)利要求1所述的估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)生成方法，其特征在于，所述原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)為MOD17數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

3.如權(quán)利要求1所述的估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)生成方法，其特征在于，所述估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)生成方法還包括：

基于時(shí)距加權(quán)函數(shù)NPP_i＝α×NPP_j1+β×NPP_j2處理原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)中第i天的干擾原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)；

其中，NPP_i為第i天的估算NPP數(shù)據(jù)，NPP_j1為第j₁天的原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)，NPP_j2為第j₂天的原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)；j₁＜i＜j₂，為第一時(shí)間距離權(quán)重，為第二時(shí)間距離權(quán)重；j₁和j₂分別為距第i天最近的且具有清晰的原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)的時(shí)間點(diǎn)。

4.如權(quán)利要求1所述的估測(cè)NPP遙感圖像數(shù)據(jù)生成方法，其特征在于，所述離散小波變換包括以下步驟：

基于離散小波分解處理所述原始NPP遙感圖像數(shù)據(jù)得出原始小波系數(shù)；

基于信號(hào)噪聲比和均方根誤差篩選出用于降噪的最優(yōu)閾值函數(shù)；

基于所述最優(yōu)閾值函數(shù)處理所述原始小波系數(shù)得出估計(jì)小波系數(shù)；

基于所述估計(jì)小波系數(shù)重構(gòu)得到去噪NPP遙感圖像數(shù)據(jù)。