[发明专利]一种迭代包络线抽取的时序遥感植被指数重构方法及系统

说明书

一种迭代包络线抽取的时序遥感植被指数重构方法及系统，先获取时序遥感植被指数数据作为待处理数据，然后确定一搜索窗口，从起始端点A开始，在后续竖线的顶点中寻找折线段终点B，一旦找到，则本窗口内搜索结束；平移窗口，以点B作为新的起始端点A，在新的窗口中寻找新的B，如此重复直至时序遥感植被指数数据被处理完毕；再以处理完毕的数据作为新的待处理数据，重复之前步骤直至迭代结束完成最终的包络线节点抽取；最后对最终抽取的包络线节点进行平滑滤波，得到重构的植被指数时序数据。本发明排除了各种误差对观测结果的影响，能更好的反映诸如地形起伏、地表二向反射等诸多因素对NDVI时序变化所产生的影响，且本发明具有更好的适应性。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，更具体地说，涉及一种迭代包络线抽取的时序遥感植被指数重构方法及系统。

背景技术

基于NOAA/AVHRR、SPOT/VEGETATION以及MODIS等的高时间分辨率传感器获得的植被指数(NDVI)时间序列资料已经在植被动态变化监测、宏观植被覆盖分类和植物生物物理参数反演等多方面得到了广泛的应用。但是由于传感器角度变化、云雪干扰、地表二向反射等诸多因素会对植被指数的时间序列产生干扰，导致植被物候信息难以辨别。

主流的时序重构方法基于最大值合成法(MVC,Maximum Value Compositing)，假设云层位置不断变化，因此在一段时间内可能存在一个没有云层覆盖的晴天，反映在图像上就是在这一时间段内的最大值。保留该值，同时剔除其他数据低值数据，即可达到排除云和大气等影响的像元的作用。表达式如下：

然而由于处理过程简单，并没有充分考虑地表双向反射等因素的影响，重构曲线会损失很多关键信息，使得结果和真实值产生很大的偏差。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术采用MVC法对NDVI时间序列数据进行重构，处理过程简单，并没有充分考虑地表双向反射等因素的影响，重构曲线会损失很多关键信息，使得结果和真实值产生很大的偏差的技术缺陷，提供迭代包络线抽取的时序遥感植被指数重构方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种迭代包络线抽取的时序遥感植被指数重构方法，包括如下步骤：

(1)获取时序遥感植被指数数据作为待处理数据，时序遥感植被指数数据中横坐标表示时序，纵坐标表示对应的植被指数；

(2)确定一搜索窗口对待处理数据进行处理，在搜索窗口的范围内抽取包络线节点：在一个搜索窗口内，从起始端点A开始，在后续竖线的顶点中寻找折线段终点B，一旦找到，则本窗口内搜索结束；其中判断后续竖线的顶点为折线段终点的依据为：折线段的延长线与后续竖线段及延长线的交点位置是否位于相应竖线段顶点上方；

(3)平移窗口使得窗口的起点移动至折线段终点B，以折线段终点B作为起始端点A，采用与步骤(2)中相同的方法在新的窗口中寻找新的折线段终点B；

(4)重复步骤(3)使得搜索窗口在光谱曲线的横坐标上滑动，将本次滑动中寻找到的所有的折线段终点B作为本次找到的包络线节点直至时序遥感植被指数数据被处理完毕；

(5)以步骤(4)处理完毕后的时序遥感植被指数数据作为新的待处理数据，重复步骤(2)-(4)直至达到迭代次数约束条件后，跳出迭代，完成最终的包络线节点抽取；

(6)对最终抽取的包络线节点进行平滑滤波，得到重构的植被指数时序数据。

进一步地，在本发明的所述的迭代包络线抽取的时序遥感植被指数重构方法中，步骤(1)中时序遥感植被指数数据为归一化植被指数NDVI；横坐标具体为获取植被指数的天数，纵坐标具体为：获取植被指数的天数对应的归一化植被指数。