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摘要
长时间序列遥感植被指数数据集能够体现植被生长变化规律,已经广泛应用于覆被变化分析、环境变化分析与模拟、植被参数反演和信息提取等研究。但受云、气溶胶和太阳高度角等大气条件以及遥感器采集与传输过程、地面状况等因素的影响,NDVI数据存在大量噪声。因此,重建高质量NDVI数据是其应用的必要过程和首要步骤。本文以美国西南弗吉尼亚煤田19842010年NDVI数据为数据源,基于TIMESAT3.1提供的三种滤波算法,即非对称高斯函数(AG)拟合、双Logistic曲线(D-L)拟合和Savitzky-Golay(S-G)滤波法,阐述了算法重建的原理和优缺点,然后对比三种算法的拟合效果、保真性和细节处理效果,优选出一种最佳滤波算法,进而通过变化曲线分析此地区露天矿区土地损毁和植被修复的过程特征。
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