发明名称 |
基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法 |
摘要 |
本发明公开了一种基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法,该方法包括HJ NDVI及中低空间分辨率遥感影像NDVI时间序列的构建、HJ及中低空间分辨率遥感影像对应像元的时间序列协整检验、HJ NDVI时间序列异常区段检验、HJ NDVI时间序列异常区段校正四个阶段。该方法能够修正HJ NDVI时间序列因气候原因造成序列曲线形态的异常,提高其正确性和可用性,为在高时空分辨率下研究生物地球化学模型提供有效数据。同时本法也适用于源于其它中高分辨率遥感影像的某种植被指数的时间序列。 |
申请公布号 |
CN103617629B |
申请公布日期 |
2016.05.04 |
申请号 |
CN201310690726.8 |
申请日期 |
2013.12.13 |
申请人 |
南京大学 |
发明人 |
刘永学;汪业成;张群;李满春;王加胜;程亮;张荷霞;孙超;赵赛帅;成王玉;邹伟 |
分类号 |
G06T7/00(2006.01)I;G01S7/497(2006.01)I;G01S17/88(2006.01)I |
主分类号 |
G06T7/00(2006.01)I |
代理机构 |
南京同泽专利事务所(特殊普通合伙) 32245 |
代理人 |
石敏 |
主权项 |
一种基于MODIS遥感影像的高分辨率遥感影像植被指数时间序列校正方法,包括以下步骤:1)获取预定区域、预定时间段的HJ‑1A/1B遥感影像数据以及该区域同时间段的MODIS遥感数据;2)读取MODIS遥感数据,获得MODIS遥感影像中每个像元的NDVI值、实际成像日和质量评价值,其中所述质量评价值分为以下几类:“‑1”表示没有评价结果,“0”表示数据质量非常好,“1”表示数据可用但是质量一般,“2”表示有雪冰覆盖,“3”表示有云层干扰;3)分别将所有MODIS遥感影像中具有相同坐标值的像元的NDVI值按实际成像日的时间顺序组合成第一MODIS NDVI时间序列,将所述第一MODIS NDVI时间序列中质量评价值不等于0和1的像元的NDVI值用该序列中其相邻的NDVI值的插值进行代替,得到第二MODIS NDVI时间序列;4)对每幅HJ‑1A/1B遥感影像像元的植被指数进行归一化处理,得到为HJ NDVI影像;5)分别将所有HJ NDVI影像中具有相同坐标值的像元的NDVI值按实际成像日的时间顺序组合成与坐标值对应的第一HJ NDVI时间序列,并依照第二MODIS NDVI时间序列的实际成像日对第一HJ NDVI时间序列按最相邻的NDVI值进行插值,得到与第二MODIS NDVI时间序列的实际成像日相一致的第二HJ NDVI时间序列;6)对所述预定区域中MODIS遥感影像的每一个像元,找到在空间上被该像元覆盖的HJ‑1A/1B遥感影像中的像元,两者存在覆盖关系的第二MODIS NDVI时间序列和第二HJ NDVI时间序列构成时间序列对,对所述时间序列对以第二MODIS NDVI时间序列为标准序列做协整检验;7)通过了协整检验的时间序列对的第二MODIS NDVI时间序列减去相对应的第二HJ NDVI时间序列得到波动序列;对该波动序列进行异常区段检验得到正常波动区段和异常波动区段,并将第二HJ NDVI时间序列按正常波动区段和异常波动区段的实际成像日划分为正常HJ NDVI时间区段和异常HJ NDVI时间区段;8)对第二HJ NDVI时间序列中的异常HJ NDVI时间区段进行校正,得到所述预定区域、预定时间段内具有较高时间分辨率的高分辨率遥感影像时间序列。 |
地址 |
210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号 |