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长时间序列高精度植被指数改进算法

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长时间序列高精度植被指数改进算法

, 将MOD13A2产品数据的像元 分为空值像元、 良好像元、 混合像元、 冰雪像元, 以及云像元alityAssessment) 层, 该层根据MODIS遥感影像可靠指数(良好、 混合、 云雪像元其特征在于, 在所述 S2步骤中, 所述的遥感影像质量评价层为MOD13A2产品数据自带的QA(Qu月, 空间分辨率和时间覆盖范围不变。 3.如权利要求1所述的一种长时间序列高精度植被指数改进算法, 投影转换、 最大值合成法等, 处理预处理后的MODIS遥感影像及GIMMS遥感 影像的时间分辨率均为 时间分辨率为15天, 时间覆盖范围是1982-2015年; 所述的预处理包括遥 感影像数据拼接、 002-2015年; 所述的GIMMS遥感影像为空间分辨率8公里的GIMMS NDVI3g产品数据,IS遥感影像为空间分辨率为1公里的MOD13A2产品数据, 时间分辨率为16 天, 时间覆盖范围是2利要求1所述的一种长时间序列高精度植被指数改进算法, 其特征在于: 在所述 S1步骤中, 所述MOD据合并, 并建立影像数据的回归关系, 得到长时间序列高精度的植被绿度变化趋势及 变化指数。 2.如权模及检验; S7, 根据所述S6步骤中重构建模后的遥感影像以及所述S5步骤处理中重叠期的遥感影 像数度分类, 分为重叠期和预测期; S6, 对S5步骤中时间维度分类后的预测期遥感影像进行多源数据重构建骤中预处理得到的GIMMS遥感影像以及所述S4步骤中合并后的MODIS 遥感影像进行遥感影像的时间维行四维时空插补, 并将插补后的像 元和所述S3步骤中所述的有效像元进行合并; S5, 根据所述S1步像元和缺失像元细分为有效像元和异常 像元; S4, 对所述S3步骤中的MODIS遥感影像的异常像元进S遥感影像 的像元筛选为可用像元和缺失像元两种; S3, 将所述S2步骤中的MODIS遥感影像的可用影像进行预处理; S2, 利用所述S1步骤中MODIS遥感影像包含的遥感影像质量评价层, 将MODI在于, 包括如下步骤: S1, 收集目标区域MODIS遥感影像及GIMMS遥感影像, 并对收集的遥感020.11.24 CN 111982822 A 1.一种长时间序列高精度植被指数改进算法, 其特征态保护政策的制定 提供参考。 权利要求书2页 说明书5页 附图3页 CN 111982822 A 2围短、 空间分辨率低等弊 端, 为大区域尺度植被指数的长期变化监测提供 了新数据, 对于大区域尺度生。 这种分析方法综合了不同卫星 传感器的优势, 克服了单一卫星遥感影像存在的 像元污染、 时间覆盖范利用多源遥感及时空数据重构建模, 对大区域 范围内长时间序列的植被指数进行了高精度的 模拟和趋势分析 数改进算法, 包括S1S7七个步骤。 本发明的一 种长时间序列高精度植被指数改进算法, 通过综 合)发明名称 一种长时间序列高精度植被指数改进算法 (57)摘要 本发明涉及一种长时间序列高精度植被指Int.Cl. G01N 21/17(2006.01) G06T 7/00(2017.01) (54汉林史舟 (74)专利代理机构 湖北武汉永嘉专利代理有限 公司 42102 代理人 崔友明 (51)汉工程大学 地址 430074 湖北省武汉市洪山区雄楚大 街693号 (72)发明人 滕洪芬陈颂超王21)申请号 202011039297.4 (22)申请日 2020.09.28 (71)申请人 武19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日

注意事项

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