环境星NDVI时间序列重构方法研究

李天祺1，2，朱秀芳1，2，潘耀忠1，2，刘宪锋1，2

(1.北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875；2.北京师范大学 资源学院，北京 100875)

摘要：利用目前时间序列曲线重构中较为常用的非对称高斯函数拟合、Double-Logistic曲线拟合、S-G滤波和时间序列谐波分析法对环境星NDVI时间序列进行重构处理。分析了上述4种植被指数时间序列重构方法对环境星数据的适用性。实验结果表明，对于环境星数据，在4种方法中非对称高斯函数拟合、Double-Logistic曲线拟合法更适用于对植被地物的时间序列进行重构，对照参考数据，其重构曲线对植被物候的表达有较高的一致性；而时间序列谐波分析法对原始数据的扰动最小，适用于非植被地物的时间序列重构；S-G滤波在4种方法中的重构效果最差。

关键词：时间序列；环境星；非对称高斯函数拟合；Double-Logistic曲线拟合；S-G滤波；时间序列谐波分析法

doi:10.3969/j.issn.1000-3177.2015.01.010

中图分类号：TP79文献标识码：A

收稿日期：2014-02-21修订日期：2014-04-11

基金项目：国土资源部公益性行业科研

作者简介：杨进生(1959～)，男，高级工程师，主要从事水文地质环境地质遥感技术方法研究。

NDVI Time-series Reconstruction Methods of China’s

HJ Satellite Imagery

LI Tian-qi1,2,ZHU Xiu-fang1,2,PAN Yao-zhong1,2, LIU Xian-feng1,2

(1.StateKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology，BeijingNormalUniversity，Beijing100875；

2.CollegeofResourcesScienceandTechnology，BeijingNormalUniversity，Beijing100875)

Abstract：In this paper，we compared the performance of four NDVI time-series reconstruction methods，including asymmetric Guassian function fitting (A-G)，double logistic function fitting (D-L)，Savitzky-Golay filtering method (S-G) and harmonic analysis of time series (Hants)，on processing the imagery of China’s HJ satellites. Results show that A-G and D-L are more suitable for reconstruction of vegetation features，comparing with the reference data. The reconstruction curves of A-G and D-L have high consistency in expression vegetation phenology. Hants brings minimal disturbance of the original data and fits for reconstruction of architectural features and water features. S-G performs worst.

Key words：time-series；China’s HJ satellite；asymmetric Guassian function fitting；double logistic function fitting；Savitzky-Golay filtering；Hants

1引言

归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)是反映植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子，也是季节变化和人类活动影响的重要指示器[1]。在遥感研究中，随着高时间分辨率数据(NOAA/AVHRR、TERRA/MODIS、SPOT/VEGETATION)的应用，归一化植被指数时间序列作为反映地表状况的连续信号，已经广泛地应用于环境动态变化监测[2-3]、植被物候信息提取[4-5]、土地覆盖/利用分类及监测[6-7]等诸多领域，是生产研究的重要数据源之一[8]。……