2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、歸一化植被指數(shù)(NDVI)時間序列數(shù)據(jù)已經(jīng)成功應(yīng)用于全球與區(qū)域環(huán)境變化、植被動態(tài)監(jiān)測、土地覆蓋變化和植被生物物理參數(shù)反演等多方面的研究。NDVI時間序列數(shù)據(jù)受到云、氣溶膠等大氣條件和傳感器自身等因素的影響包含很多噪聲,影響了其進(jìn)一步的應(yīng)用。近年來,學(xué)者們提出了多種重構(gòu)高質(zhì)量NDVI時間序列數(shù)據(jù)的方法,但是每一種數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法都有其優(yōu)缺點。因此,本文為了抑制異常低值和異常高值,提高NDVI時間序列數(shù)據(jù)的重構(gòu)精度,避免改變正常NDVI值,構(gòu)

2、建高質(zhì)量的時間序列影像,深入研究NDVI時間序列數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法并提出更為優(yōu)化的方法,同時探索是否能夠?qū)崿F(xiàn)NDVI時間序列數(shù)據(jù)下一時刻的預(yù)測,具有十分重要的現(xiàn)實意義。
  本文以廣州市為研究區(qū),以空間分辨率為250m16d間隔的MODIS NDVI影像和野外實測數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,裁剪位于流溪河國家森林公園內(nèi)100*100大小像素的森林影像為研究對象,利用線性內(nèi)插和擴(kuò)展Kalman濾波組合重構(gòu)方法對NDVI時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)處理,并運用

3、擴(kuò)展Kalman濾波對NDVI時間序列數(shù)據(jù)重構(gòu)后的結(jié)果進(jìn)行一步預(yù)測,同時對重構(gòu)和預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了驗證。其主要內(nèi)容如下:
 ?。?)NDVI時間序列重構(gòu)
  本文在前人的研究基礎(chǔ)上,為了提高擴(kuò)展Kalman濾波重構(gòu)NDVI時間序列的精度,結(jié)合已有 NDVI時間序列模型,引入線性內(nèi)插的方法,即利用線性內(nèi)插和擴(kuò)展Kalman濾波組合法對NDVI時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu),并與EKF和中值濾波方法進(jìn)行比較,利用部分樣點的地面實測數(shù)據(jù)以及圖像

4、清晰度進(jìn)行結(jié)果驗證,得出基于線性內(nèi)插和擴(kuò)展Kalman濾波組合法、擴(kuò)展Kalman濾波和中值濾波三種方法像元值的相對誤差,分別在-1.91%~0.93%,-3.86%~5.85%和-0.28%~16.30%之間;其圖像清晰度提升的范圍是0.0014~0.0908,提升的幅度范圍在3.89%~154.09%之間??傮w而言,線性內(nèi)插和擴(kuò)展Kalman濾波組合的重構(gòu)方法能夠更好的逼近高質(zhì)量的數(shù)據(jù),擬合原始曲線的波峰,在提升曲線的整體效果的同時

5、,降低原始數(shù)據(jù)的均值偏差和數(shù)據(jù)的離散程度,對低值噪聲的抑制能力更好,圖像清晰度更高。
 ?。?)NDVI時間序列預(yù)測
  基于NDVI時間序列重構(gòu)的時序模型,利用擴(kuò)展Kalman濾波算法的一步預(yù)測功能對 NDVI時間序列進(jìn)行預(yù)測,其像元點的時間序列預(yù)測結(jié)果的絕對誤差范圍在0.0044~0.0944之間,EC擬合效果達(dá)到0.9785,而圖像清晰度整體呈下降趨勢,下降的范圍是-0.1063~-0.0011,降低幅度范圍為-71.

6、04%~-2.90%,說明擴(kuò)展Kalman濾波對NDVI時間序列預(yù)測的效果并不顯著,其值的準(zhǔn)確性及適用性有待進(jìn)一步探討。
  基于以上分析,雖然擴(kuò)展Kalman濾波對NDVI時間序列數(shù)據(jù)的重構(gòu)效果不顯著,需要后期進(jìn)一步研究完善,但是線性內(nèi)插和擴(kuò)展 Kalman濾波組合重構(gòu)方法對 NDVI時間序列數(shù)據(jù)的重構(gòu)效果較好,對云層干擾、效果差的影像效果有明顯提高,對原始影像中數(shù)據(jù)較好的區(qū)域在重構(gòu)后也能夠保留原有的影像質(zhì)量,能夠為森林監(jiān)測、生

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