公开(公告)号：CN115049838B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202210633788.4

申请日：2022-06-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 孙守刚 ,  魏圆圆 ,  贾兆红 ,  郭梦思

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/80 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供了基于植被指数时空多维融合技术的MODIS影像滤波方法，与现有技术相比解决了NDVI时间序列变化不规则、长期下降趋势时提取信息不可靠、突变点连续、无法考虑空间域的缺陷。本发明包括以下步骤：MODIS像元数据的获取；MODIS像元数据的预处理；对预处理后的MODIS NDVI波段Ⅰ进行时间维滤波处理；对预处理后的MODIS NDVI波段Ⅰ进行空间维滤波处理；MODIS影像滤波结果的获得。本发明通过时间维提高了时间序列数据的平滑性，排除了单维滤波数据的不确定性，消除了连续突变值的影响，增加了数据的可信度，消除了不规则变化的NDVI时间序列的影响，提供了更真实的滤波数据。

公开(公告)号：CN115049838A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210633788.4

申请日：2022-06-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 孙守刚 ,  魏圆圆 ,  贾兆红 ,  郭梦思

IPC: G06V10/30 ,  G06V10/80 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供了基于植被指数时空多维融合技术的MODIS影像滤波方法，与现有技术相比解决了NDVI时间序列变化不规则、长期下降趋势时提取信息不可靠、突变点连续、无法考虑空间域的缺陷。本发明包括以下步骤：MODIS像元数据的获取；MODIS像元数据的预处理；对预处理后的MODIS NDVI波段Ⅰ进行时间维滤波处理；对预处理后的MODIS NDVI波段Ⅰ进行空间维滤波处理；MODIS影像滤波结果的获得。本发明通过时间维提高了时间序列数据的平滑性，排除了单维滤波数据的不确定性，消除了连续突变值的影响，增加了数据的可信度，消除了不规则变化的NDVI时间序列的影响，提供了更真实的滤波数据。