遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述

作者：李儒; 张霞; 刘波; 张兵

来源：遥感学报, 2009, (02): 335-341.

• 遥感时间序列
• 滤波
• 重建 remote sensing time-series
• filtering
• reconstruction

遥感时间序列数据(MODIS,NOAA/AVHRR,SPOT/VEGETATION等)在植被生长监测、物候信息提取、土地利用类型监测等诸多领域得到了广泛应用,是生产研究的重要数据源之一。由于传感器、云层大气等影响,遥感时间序列数据存在着严重的噪声,应用前必须进行序列滤波重建工作。综述现有各类滤波重建方法,对研究中广为采用的3类主要方法(基于最小二乘的非对称高斯函数拟合、Savitzky-Golay滤波、基于离散傅里叶的系列分析方法)集中阐述其理论基础、应用步骤和优缺点。总结当前遥感时间序列滤波重建方法需要进一步改进之处。

• 单位
  中国科学院研究生院; 中国科学院遥感应用研究所; 中国科学院对地观测与数字地球科学中心; 遥感科学国家重点实验室