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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. 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. 1 、研究背景及意义. 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. 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.

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Presentation Transcript
modis ndvi

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

.

slide2
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

slide4
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
slide5
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
slide6
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。
slide7
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。
2 ndvi1
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)
2 ndvi sg ag dl
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

2 ndvi sg
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

2 ndvi ag dl
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
2 ndvi sg ag dl1
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

2 ndvi sg ag dl2
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。
3 ndvi1
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

3 1 ndvi
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
3 2 ndvi
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
3 3 ndvi
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

3 4 ndvi
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

3 5 ndvi
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:
3 ndvi2
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

slide24
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
slide25
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
4 2 ndvi
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)

4 3 ndvi
4.3 结果分析与效果评价——NDVI时间序列曲线拟合效果
slide28
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

slide29
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

slide30
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

slide31
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。

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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。
slide34
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。
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谢谢!