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MODIS时间序列图像的质量评估及其对干旱监测的影响
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上传时间: 2020-06-03
详细说明：通过遥感水分植被指数进行干旱监测是一项活跃的研究课题，因为植被光谱响应与水分含量高度相关。 Terra卫星的MODIS（中等分辨率成像光谱辐射仪）传感器提供了BRDF（双向反射分布函数）的MOD09A1产品，用于计算水分植被指数（MVI）。 在突尼斯北部Kroumirie森林中对MVI时间序列进行的探索显示出重要的噪声，这是由于云层污染和必须清除的传感器默认值所致。 在消除这些缺陷的方法中，TIMESAT工具被设计用于校正卫星数据的时间序列，还可以从平滑的植被指数中检索季节参数。 平滑函数以拟合时间序列数据的方法基于两个阶段。 首先，对植被指数系列的上包络线进行最小二乘拟合。 第二阶段是通过局部和自适应拟合功能实现的。 通过MVI突变的突然变化消除尖峰并通过将MVI时间序列拟合到上层信封以校正遥感植被指数的负偏差来进行校正。 相较于局部滤波处理，自适应Savitsky-Golay函数滤波器产生的变化可保留所有测试MVI的局部变化。 每年对时间序列分析提取季节性植被参数，并将其与在气象站级别和不同时间尺度上计算出的标准降水指数（SPI）进行比较。 发现SPI与季节参数之间的正相关关系由季
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