3种滤波算法对NDVI高质量数据保真性研究

标准MODIS NDVI产品时间序列仍然存在噪声,必须在利用前处理。理想的去除噪声算法,应该最大限度地去噪,同时最大限度地保留原数据中无噪声像元的真值。以往的研究大多关注不同滤波算法对噪声的处理能力,往往忽略不同算法在滤波处理时对原始高质量数据保真性的研究。基于Timesat 2.3时序滤波工具所提供的3个滤波算法,探讨了原始数据质量差异对滤波算法的保真性的影响以及不同滤波算法对原始高质量数据保真性的差异,通过对比分析发现非对称高斯算法(AG)对原始高质量数据保真性最高,双逻辑曲线拟合算法(DL)性能次之,SG算法拟合结果的保真性较差。     

MODIS NDVI 时间分辨率加倍算法:从16-Day到8-Day

第五代植被指数(C5)对16\|Day 的Terra/MODIS\|NDVI (MOD\|NDVI) 和 Aqua/MODIS\|NDVI (MYD\|NDVI) 采用“错位8 d”合成,理论上可以将时间分辨率提高到8\|Day。为了探讨该算法可行性,利用中国东北2008年生长季C5 的MOD 和MYD数据进行了研究。首先利用线性滤波分别对MOD和 MYD时间序列进行平滑,同时对MOD 和MYD的合成时间(DOY)进行了统计分析。DOY分析发现:MODIS C5 采用MOD与MYD“错位8 d”合成出现的8\|Day重叠,可能导致时间错位问题:按照“前8\|Day∶后8\|Day”统计,比例为55∶45,如果直接合并,会导致像元DOY时间错位比例为7%,这导致MYD\|NDVI与MOD\|NDVI错位,而且这样的错位不能通过滤波恢复。最后,提出了基于实际DOY的合成算法,可以把C5的两个16\|Day产品合并为8\|Day时间序列。判定的优先顺序为:DOY>QA>NDVI。