一种NDVI时间序列重构的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种NDVI时间序列重构的方法及系统，其方法包括：获取原始地理数据信息；对原始地理数据信息进行数据预处理；对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插，并对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型；确定余弦函数模型中的初始值；基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波计算，对NDVI时间序列影像进行初步重构；将线性内插的NDVI值与初步重构的NDVI值进行比较；将比较结果进行输出。本发明专利技术采用线性内插和扩展卡尔曼滤波(EKF)的结合算法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构，数据的离散程度更低，精度更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地理信息
，具体涉及一种NDVI时间序列重构的方法及系统。
技术介绍
植被指数作为表征地表植被覆盖和生长状况的有效度量参数，在遥感领域中经常被用于植被监测。在各类植被指数中，归一化植被指数(NDVI)较为常用，它是由近红外(NIR)和红(RED)波段反射率进行均一化变换计算得到，是反映植被在电磁光谱红波段和近红外波段吸收和反射特征的一个指数，并能够敏感的反映植被的生长状况、生物物理化学性质以及生态系统参数的变化情况。NDVI时间序列分析已经广泛应用在植被动态变化、土地覆被变化[4]和植被生物物理参数反演等研究中。NDVI曲线是NDVI时间序列数据构成的反映植被生物学特征随时间变化的最佳指示因子，也是季节变化和人为活动影响的重要指示。但是，由于受到传感器自身性能、云层、大气环境变化和双向反射特性等的影响，从卫星数据中获得的NDVI时间序列数据几乎不同程度的受到噪声污染，这些噪声使得地表覆盖和陆地生态系统的监测受到了严重的影响。因此，在对数据进行应用前，有必要对NDVI时序数据进行去噪和平滑处理，即数据重构。近年来学者们提出了很多降噪和重构高质量NDVI时间序列数据的方法，每一种数据重构的方法都有其优势和缺点。如在重构方法评价的实例研究中采用改进的最佳指数斜率提取法(BISE)进行实验，能够识别时序中大部分噪声，重构效果较好，但是由于不同区域、不同植被类型，不同的生长状况，算法对异常高值的检测阈值不能设为固定的值；以及在对时序的重构时指出S-G滤波法重构效果也较好，能够修正大部分异常的低值，却对异常高值处理的效果不佳；对高原湿地进行时序重构时采用的对比方法是快速傅立叶变换(FFT)，其重建效果较差，截止频率越低，损失的高频谐波数越多，与原值偏差越大；此外，时间序列谐波分析法(HANTS)和非对称高斯函数(AG)拟合法相似，能够降低异常高指点，提升低值点，得到相对光滑的曲线，却也改变了大部分点的值。由于受到传感器自身性能、云层、大气环境变化和双向反射特性等的影响，从卫星数据中获得的NDVI时间序列数据几乎不同程度的受到噪声污染，这些噪声使得地表覆盖和陆地生态系统的监测受到了严重的影响，现有以上的方法滤波结果都存在与原值偏差大等精度问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有归一化植被指数(NDVI)时间序列数据含有大量的噪声，提供了一种NDVI时间序列重构的方法及系统，采用线性内插和扩展卡尔曼滤波(EKF)的结合算法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构，使NDVI时间序列能够更好的逼近高质量的数据，数据的离散程度更低，精度更高。本专利技术提供一种NDVI时间序列重构的方法，包括如下步骤：获取原始地理数据信息；对原始地理数据信息进行数据预处理；对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插，并对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型；确定余弦函数模型中的初始值；基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波计算，对NDVI时间序列影像进行初步重构；将线性内插的NDVI值与初步重构的NDVI值进行比较，将低于线性内插曲线上的NDVI值作为误差点，将高于线性内插曲线上的NDVI值作为正常值给予保留；将比较结果进行输出。所述获取原始地理数据信息包括：对原始地理数据信息进行几何校正和大气校正处理。所述对原始地理数据信息进行数据预处理包括：对全部地理数据信息进行预处理，进行投影转换；进行掩膜裁剪获取待处理数据。所述对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插包括：对发生突降的NDVI像元点通过像元可信度数据层标识云层像元，对所述像元可信度数据层像元采用邻近时间段的像元值进行线性内插。所述对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插包括：获取像元可信度数据层中数据为2的像元数组下标，所述象元数数值下标标识了对应的NDVI数据集中的下标像元属性；对判断为云层的像元进行线性内插的方法，利用临近时间点的像元值进行线性内插，替代原云层像元值。相应的，本专利技术还提供了一种NDVI时间序列重构的系统，包括：地理信息获取模块，用于获取原始地理数据信息；预处理模块，用于对原始地理数据信息进行数据预处理；线性内插模块，用于对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插；模型匹配模块，用于对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型；初始值计算模块，用于确定余弦函数模型中的初始值；序列重构模块，用于基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波计算，对NDVI时间序列影像进行初步重构；重构值比较模块，用于将线性内插的NDVI值与初步重构的NDVI值进行比较，将低于线性内插曲线上的NDVI值作为误差点，将高于线性内插曲线上的NDVI值作为正常值给予保留；结果输出模块，用于将比较结果进行输出。所述地理信息获取模块用于对原始地理数据信息进行几何校正和大气校正处理。所述预处理模块用于对全部地理数据信息进行预处理，进行投影转换；以及进行掩膜裁剪获取待处理数据。所述线性内插模块用于对发生突降的NDVI像元点通过像元可信度数据层标识云层像元，对所述像元可信度数据层像元采用邻近时间段的像元值进行线性内插。所述线性内插模块用于获取像元可信度数据层中数据为2的像元数组下标，所述象元数数值下标标识了对应的NDVI数据集中的下标像元属性；以及对判断为云层的像元进行线性内插的方法，利用临近时间点的像元值进行线性内插，替代原云层像元值。以上技术可以看出，本专利技术针对归一化植被指数(NDVI)时间序列数据含有大量的噪声，对其应用带来诸多不便，为了提高NDVI数据质量，本专利技术实施例采用线性内插和扩展卡尔曼滤波(EKF)的结合算法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构，使NDVI时间序列能够更好的逼近高质量的数据，数据的离散程度更低，精度更高。基于线性内插的EKF算法的时间序列重构方法，重构后的NDVI时间序列达到对低值噪声的抑制能力更好的效果，能够更好的逼近高质量的数据，拟合原始曲线的波峰。在提升曲线的整体效果的同时，其对原始数据的均值偏差更小，数据的离散程度更低，精度提高了47.23％。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例中的NDVI时间序列重构的方法流程图；图2是本专利技术实施例中的原始地理信息所涉及的研究区样点选择区示意图；图3是本专利技术实施例中的森林像元的的原始NDVI时间序列结构示意图；图4是本专利技术实施例中的原始MODIS NDVI与由线性内插的EKF获得的NDVI比较示意图；图5是本专利技术实施例中的NDVI时间序列重构的系统结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种NDVI时间序列重构的方法，其特征在于，包括如下步骤：获取原始地理数据信息；对原始地理数据信息进行数据预处理；对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插，并对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型；确定余弦函数模型中的初始值；基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波计算，对NDVI时间序列影像进行初步重构；将线性内插的NDVI值与初步重构的NDVI值进行比较，将低于线性内插曲线上的NDVI值作为误差点，将高于线性内插曲线上的NDVI值作为正常值给予保留；将比较结果进行输出。

【技术特征摘要】
1.一种NDVI时间序列重构的方法，其特征在于，包括如下步骤：获取原始地理数据信息；对原始地理数据信息进行数据预处理；对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插，并对NDVI时间序列影像的每个像元建立三重调制的余弦函数模型；确定余弦函数模型中的初始值；基于确定的初始值进行扩展卡尔曼滤波计算，对NDVI时间序列影像进行初步重构；将线性内插的NDVI值与初步重构的NDVI值进行比较，将低于线性内插曲线上的NDVI值作为误差点，将高于线性内插曲线上的NDVI值作为正常值给予保留；将比较结果进行输出。2.如权利要求1所述的NDVI时间序列重构的方法，其特征在于，所述获取原始地理数据信息包括：对原始地理数据信息进行几何校正和大气校正处理。3.如权利要求2所述的NDVI时间序列重构的方法，其特征在于，所述对原始地理数据信息进行数据预处理包括：对全部地理数据信息进行预处理，进行投影转换；进行掩膜裁剪获取待处理数据。4.如权利要求1至3任一项所述的NDVI时间序列重构的方法，其特征在于，所述对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插包括：对发生突降的NDVI像元点通过像元可信度数据层标识云层像元，对所述像元可信度数据层像元采用邻近时间段的像元值进行线性内插。5.如权利要求4所述的NDVI时间序列重构的方法，其特征在于，所述对数据预处理后的原始地理数据信息采用临近时间点的像元值进行线性内插包括：获取像元可信度数据层中数据为2的像元数组下标，所述象元数数值下标标识了对应的NDVI数据集中的下标像元属性；对判断为云层的像元进行线性内插的方法，利用临近时间点的像元值进行线性内插，替代原云层像元值。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：胡月明，刘振华，蒋雪冰，张飞扬，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44