遥感时间序列数据滤波重建算法发展综述

被引：73

作者：

李儒 ^{[1
,2
]}

张霞 ^{[1
]}

刘波 ^{[1
,2
]}

张兵 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室

[2] 中国科学院研究生院

[3] 不详

来源：

遥感学报 | 2009年 / 13卷 / 02期

关键词：

遥感时间序列; 滤波; 重建;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751.1 [数字处理];

学科分类号：

摘要：

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。

引用

页码：335 / 341

页数：7

共 17 条

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