一种改进时空SG的遥感植被指数时序数据重建方法技术

本发明专利技术提供了一种改进时空SG的遥感植被指数时序数据重建方法，属于遥感图像处理技术领域。本发明专利技术方法首先获取整年的遥感植被指数时序数据，然后根据质量标签波段对数据进行预处理和再标记；利用每个像素时间窗口下的时间相关性和空间窗口下的空间相关性获得初始估计遥感植被指数时间序列；然后引入一个指标来量化遥感植被指数时间序列中潜在的过校正情况使用迭代SG滤波方式完成重建。本发明专利技术提出的改进时空SG的遥感植被指数时序数据重建方法，显著优于已有的基于SG滤波派生的重建方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及遥感图像处理，尤其涉及一种改进时空sg的遥感植被指数时序数据重建方法。

技术介绍

1、遥感植被指数(vi)时间序列数据是应用最广泛的遥感数据集之一。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,ndvi)和增强型植被指数(enhancedvegetation index,evi)时间序列数据，已被广泛应用于各种地表参数，包括叶面积指数、植被物候和土地覆盖的研究。尽管高质量的遥感ndvi/evi时间序列数据对这些应用至关重要，但这些数据很容易受到不利大气条件(如云覆盖)的污染。

2、为了消除遥感vi时间序列产品中的残留噪声，已经开发了多种方法。早期是基于时间的方法，这些方法利用各种时间滤波器平滑原始vi时间序列，或采用不同的数学函数来模拟vi时间序列的年度轨迹。近年来，为了重建遥感vi时间序列，提出了更复杂的集成时空信息的方法。这些方法既考虑了相邻窗口中像素之间的空间相关性，也考虑了多年vi数据的时间相关性，从而在重建具有连续数据缺失的vi时间序列方面取得了显著更好的性能。典型的基于时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进时空SG的遥感植被指数时序数据重建方法，其特征在于，该方法使用单年VI时间序列作为原始数据，利用时间相关性和空间相关性重建VI时间序列图像，具体地，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种改进时空SG的遥感植被指数时序数据重建方法，其特征在于，S1步骤中，对原始数据按照质量标签波段进行重分类的方式为：

3.如权利要求2所述的一种改进时空SG的遥感植被指数时序数据重建方法，其特征在于，S2步骤中，定义为目标像素p0在日期Ti的受污染或不确定VI值，其初始值记为根据以日期Ti为中心的时间窗口内的VI值对初始值进行估算，公式如下：>

4.如权利要...

【技术特征摘要】

1.一种改进时空sg的遥感植被指数时序数据重建方法，其特征在于，该方法使用单年vi时间序列作为原始数据，利用时间相关性和空间相关性重建vi时间序列图像，具体地，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种改进时空sg的遥感植被指数时序数据重建方法，其特征在于，s1步骤中，对原始数据按照质量标签波段进行重分类的方式为：

3.如权利要求2所述的一种改进时空sg的遥感植被指数时序数据重建方法，其特征在于，s2步骤中，定义为目标像素p0在日期ti的受污染或不确定vi值，其初始值记为根据以日期ti为中心的时间窗口内的vi值对初始...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹入尹，王巍峄，杨诗敏，蒋雨晨，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：