典型文献
基于FY3/MERSI数据的辽宁省植被指数重建及时空变化分析
文献摘要：
为建立中国风云三系列气象卫星长时间序列归一化植被指数数据集,选用滤波和函数拟合方法,针对林地、湿地、水稻、玉米、大豆、城市和水体7类地物开展数据重建效果定量分析,确定最佳数据重建方法,并在辽宁省开展时空变化分析.结果表明:非对称高斯函数拟合法(Asymmetric Gaussians,AG)、Savitzky-Golay滤波法(SG)、双Logistic函数拟合法(Double Logistic,DL)和时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)四种方法均表现出相对较好的去噪能力.SG方法对噪声比较敏感,HANTS方法在低值区受噪声影响大.AG和DL方法平滑效果较好,DL方法的峰值更接近于原始峰值.在高植被覆盖区和季节性作物区,SG方法相关系数最高(>0.93)、均方根误差最低(<0.1);在城市和水体低植被指数区,HANTS方法相关系数最高,为0.87,但四种方法的均方根误差均在0.06左右,差别不大.综合考虑曲线和定量分析结果,选取SG方法进行辽宁省植被指数数据集数据重建.辽宁省植被指数数值高低的空间分布与下垫面植被类型相符合,东部山区林地植被指数最高,达到0.75以上.2009—2020年,辽宁省NDVI年均值存在波动,不同地物植被指数变化存在差别,水体和城市植被指数变化相对较小,旱田作物(玉米、大豆)的植被指数受干旱年的影响植被指数变化稍大.辽宁省主要粮食作物植被指数年内均呈单峰分布,与一年一熟型吻合,均在8月上旬达到最大值.
文献关键词：
FY3/MERSI;归一化植被指数;数据重建
中图分类号：
作者姓名：
冯锐;纪瑞鹏;武晋雯;于文颖;刘丹;陈妮娜;王莹;张玉书
作者机构：
中国气象局沈阳大气环境研究所,辽宁 沈阳110166;辽宁省农业气象灾害重点实验室,辽宁 沈阳110166;黑龙江省气象科学研究所,黑龙江 哈尔滨150030;辽宁省生态气象和卫星遥感中心,辽宁 沈阳110166
文献出处：
引用格式：
[1]冯锐;纪瑞鹏;武晋雯;于文颖;刘丹;陈妮娜;王莹;张玉书-.基于FY3/MERSI数据的辽宁省植被指数重建及时空变化分析)[J].气象与环境学报,2022(01):65-73
A类：
Gaussians,HANTS
B类：
FY3,MERSI,数重,时空变化分析,中国风,风云,三系,气象卫星,长时间序列,归一化植被指数,数数,和函数,拟合方法,林地,水稻,大豆,地物,数据重建,重建方法,高斯函数拟合,拟合法,Asymmetric,AG,Savitzky,Golay,SG,Double,DL,谐波分析,Harmonic,Analysis,Time,Series,四种方法,去噪,噪声比,低值,噪声影响,植被覆盖,覆盖区,下垫面,植被类型,相符合,NDVI,年均值,城市植被,旱田,田作,干旱年,主要粮食作物,数年,单峰,一熟,熟型,上旬
AB值：
0.356263
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