质量权重 MODIS NDVI 时间序列影像滤波重构方法

1. 质量权重MODIS NDVI时间序列影像滤波重构方法 报告人：周增光 中国科学院遥感应用研究所 2012年10月28日 .

2. 提 纲 1、研究背景及意义 2、常用的NDVI时间序列滤波重构方法 3、质量权重MODIS NDVI时间序列重构 4、结果分析与效果评价 5、总结

3. 1、研究背景及意义

4. 1. 研究背景及意义 • 归一化植被指数（NDVI） • NDVI 时间序列数据 • NOAA-AVHRR、MODIS

5. 1. 研究背景及意义 NDVI时间序列曲线 • 理论上： • 连续、平滑 • 实际上： • 波动、尖峰

6. 1. 研究背景及意义 • 噪声源对NDVI的影响 • 云、 大气状况（气溶胶） NDVI↓ • 各向异性、前向散射、远离星下点观测等 NDVI↑ • 目前的NDVI时间序列滤波重构方法的2个前提 • 1：NDVI的时序曲线的变化对应着植被的生长和衰老过程。 • 2：云和不利的大气条件往往会降低NDVI值，时序曲线中的突降点应视为噪声数据进行滤除。 • ？

7. 1. 研究背景及意义 • MODIS植被指数数据流程 • QA (Quality Assurance) • QA质量保证数据集指示了数据的详细质量信息。 • 最高QA等级表示 无云、低气溶胶、 观测角小于星下点30°： 误差小于±0.03， 精度优于0.02. • QA ￫质量因子 • 高质量的NDVI时间序列重构方法。

8. 2、常用的NDVI时间序列重构方法

9. 2. 常用的NDVI时间序列重构方法 • Savitzky-Golay滤波法（SG） • (Jin Chen et al., 2004, cited 290) • 非对称高斯函数拟合法（Asymmetric Gaussians，AG） • (Jönsson Per, Eklundh Lars, 2002, cited 259 ) • 双逻辑函数拟合法（Double Logistic，DL） • (Pieter S.A. Beck et al., 2006, cited 141)

10. 2. 常用的NDVI时间序列重构方法——SG、AG、DL DL拟合函数 SG滤波器 AG拟合函数

11. 2. 常用的NDVI时间序列重构方法——SG滤波法 流程图 原理 通过一个迭代的过程使得SG滤波重构后的NDVI序列曲线逐渐逼近原始序列的上包络线，以抑制低值噪声。 数据权重 滤波效果系数 迭代运算

12. 2. 常用的NDVI时间序列重构方法——AG、DL拟合法 与SG滤波法相似之处 与SG滤波法不同之处 基函数 AG、DL局部拟合函数 局部拟合函数拼接为全局拟合函数 拟合效果系数 • 原理 • 通过一个迭代的过程使得经过AG、DL拟合重构后的NDVI序列曲线逐渐逼近原始序列的上包络线，以抑制低值噪声。 • 数据权重 • 迭代运算

13. 2. 常用的NDVI时间序列重构方法——SG、AG、DL 第3次迭代拟合 逼近上包络线的迭代拟合 第1次迭代拟合

14. 2. 常用的NDVI时间序列重构方法——SG、AG、DL SG、AG、DL方法总结 • 距离决定权重 • 距离权重NDVI时间序列重构方法 • 距离权重NDVI时间序列重构方法优点 • 较好滤除突降噪声； • 重构结果逼近原始曲线上包络线，重构结果平滑。 • 距离权重NDVI时间序列重构方法不足 • 趋势线上方的噪声数据被赋予最高权重； • （实验数据中，高NDVI值但低质量的数据占10.7%） • 趋势线下方的高质量数据被赋予较低权重； • （实验数据中，低NDVI值但高质量的数据占21.7%） • 以趋近原始序列的上包络为目标，导致重构结果整体抬升。

15. 3、质量权重NDVI时间序列滤波重构方法

16. 3.质量权重NDVI时间序列滤波重构方法 流程图 主要步骤 3.1 获取质量因子 3.2 设定质量权重 3.3 质量加权插值 3.4 滤波/局部拟合 3.5 质量权重迭代

17. 3.1质量权重NDVI时间序列滤波重构——获取质量因子3.1质量权重NDVI时间序列滤波重构——获取质量因子 实验数据信息 质量因子提取 • 数据文件 • EOS/Terra卫星MODIS植被指数产品MOD13Q1 V005 HDF文件； • 分辨率 • 250米，10天 • 区域 • H27V05 中国华北平原 • 时间 • 2008年1月-2010年12月

18. 3.2质量权重NDVI时间序列滤波重构——设定质量权重3.2质量权重NDVI时间序列滤波重构——设定质量权重

19. 3.3质量权重NDVI时间序列滤波重构——质量加权插值3.3质量权重NDVI时间序列滤波重构——质量加权插值 质量加权插值-示意图 质量加权插值-原理

20. 3.4质量权重NDVI时间序列滤波重构——滤波/局部拟合3.4质量权重NDVI时间序列滤波重构——滤波/局部拟合 DL拟合函数 SG滤波器 AG拟合函数

21. 3.5质量权重NDVI时间序列滤波重构——质量权重迭代3.5质量权重NDVI时间序列滤波重构——质量权重迭代 距离权重迭代方法（X） 质量权重迭代方法（q-X） 迭代公式 效果参数（质量权重） q-SG： q-AG、q-DL： • 迭代公式 • 效果参数（距离权重） • SG： • AG、DL：

22. 3.质量权重NDVI时间序列滤波重构 距离权重NDVI时序重构示意 质量权重NDVI时序重构示意

23. 4、结果分析与效果评价

24. 4. 结果分析与效果评价 • 分析评价方法 • 定性：影像去噪、曲线拟合 • 定量：平均偏差、标准偏差、相关系数 • NDVI影像去噪效果 • NDVI时间序列曲线拟合效果 • 重构对不同质量数据的影响

25. 4.1 结果分析与效果评价——分析评价方法 定性 定量 • NDVI影像中噪声的去除 • 恢复图像中的噪声区域 • NDVI时间序列曲线重构结果在不同质量数据处的拟合程度 • 拟合高质量数据 • 滤除低质量数据

26. 4.2 结果分析与效果评价——NDVI影像去噪效果 对比 质量权重方法与距离权重方法 q-SG、q-AG、q-DL 较 SG、AG、DL 平滑 质量权重方法之间 q-SG 较平滑 q-AG、q-DL残留斑点噪声 （与基函数有关）

27. 4.3 结果分析与效果评价——NDVI时间序列曲线拟合效果

28. 4.4 结果分析与效果评价——重构对不同质量数据的影响 对不同质量数据的平均偏差 对高质量数据的平均偏差

29. 4.4 结果分析与效果评价——重构对不同质量数据的影响 对不同质量数据的标准偏差 对高质量数据的标准偏差

30. 4.4 结果分析与效果评价——重构对不同质量数据的影响 不同质量数据重构前后相关系数 高质量数据重构前后相关系数

31. 4. 结果分析与效果评价——重构效果总结 重构效果 重构对不同质量数据的影响 质量权重方法较距离权重方法在稳定高质量数据、滤除噪声数据方面较好； 对高质量数据保护方面 q-SG > q-AG > q-DL • NDVI影像去噪 • 质量权重方法优于距离权重方法 • q-SG：较平滑； • q-AG、q-DL：斑点噪声。 • NDVI时间序列曲线拟合 • 质量权重方法能够有效滤除突增、突降噪声数据，同时不会造成NDVI时序曲线的整体抬升； • q-SG滤波法能够较好地拟合各个波动区间； • q-AG、q-DL拟合法对较多波动区间不能很好甚至错误拟合。 整体而言，基于质量因子的质量权重NDVI时间序列重构方法，可以滤除更多的特别是突增噪声数据、更好地保护高质量NDVI数据，从而获得更可靠的重构结果。

32. 5、总结

33. 5. 总结 • 主要研究内容 • 以MODIS植被指数产品为例，从MODIS植被指数质量数据集中提取出质量因子，转换为NDVI数据的质量权重，设计出质量权重NDVI时间序列重构方法。重构过程主要包括：对NDVI时间序列进行质量加权插值，滤波和局部拟合，以及质量权重迭代； • 对距离权重NDVI时间序列重构方法和质量权重NDVI时间序列重构方法，以及3种不同基函数的质量权重NDVI时间序列重构方法之间，进行了详细地定性、定量分析与评价。

34. 5. 总结 • 研究不足之处 • 对数据的质量权重分级较少，对数据的噪声程度不能详细区分； • 选取的研究区域比较局限，且覆盖地物类别较少、特征较单一； • 仅是根据NDVI数据质量信息评价滤波重构效果，不能对噪声数据恢复程度进行验证； • 分析评价指标较少，仅从拟合效果、对高质量数据稳定性和相关性等方面对重构效果进行评价，没有考虑重构对季相特征等物候属性的影响。

35. . 谢谢！