最优SavitzkY-Golay滤波重构NDVI时间序列的方法研究.docx

最优SavitzkY-Golay滤波重构NDVI时间序列的方法研究
最优Savitzky-Golay滤波重构NDVI时间序列的方法研究
一、引言
近年来，遥感技术的发展使得农业领域的监测和管理变得更加准确和可行。其中，归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）是农业遥感中广泛使用的指标，可用于评估植被覆盖度、生长状态和季节性变化。然而，由于各种噪声的存在，原始NDVI时间序列往往包含大量的异常值和噪声，影响了数据的可靠性和准确性。因此，重构高质量的NDVI时间序列成为当前研究的重要目标。
二、Savitzky-Golay滤波方法
Savitzky-Golay滤波是一种常用的平滑滤波方法，基于局部数据的多项式拟合。它的主要思想是在滑动窗口内，利用最小二乘法进行多项式拟合，从而得到平滑后的数据。滑动窗口的大小和多项式的阶数是Savitzky-Golay滤波的两个重要参数，需要根据具体应用场景进行选择。
三、研究方法
为了重构最优的NDVI时间序列，我们提出以下研究方法：
1.数据预处理：对原始NDVI时间序列进行预处理，去除异常值和噪声。常用的方法包括线性插值、中值滤波和差分滤波等。根据实际情况选择合适的方法。
2.Savitzky-Golay滤波参数优化：选择合适的滑动窗口大小和多项式阶数，以优化滤波效果。一般来说，滑动窗口大小应该选择足够大，以包含足够多的样本点；多项式阶数应根据时间序列的变化趋势来确定。
3.评价指标的选择：选择合适的评价指标来评估重构NDVI时间序列的质量。常用的指标包括均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）、相关系数和残差分析等。根据实际需要选择合适的评价指标。
4.结果分析：对重构后的NDVI时间序列进行结果分析，了解滤波对数据的影响，并与原始数据进行对比，验证滤波方法的有效性和可行性。
四、实验设计
为验证上述方法的可行性，我们选取某地区的NDVI时间序列进行实验。具体流程如下：
1.收集并预处理原始NDVI时间序列数据，去除异常值和噪声。
2.构建Savitzky-Golay滤波模型，并进行参数优化，选择滑动窗口大小和多项式阶数。
3.利用优化后的模型对原始数据进行滤波重构，得到重构后的NDVI时间序列。
4.选择合适的评价指标，对重构结果进行质量评估。
5.分析并讨论实验结果，评价滤波方法的可行性和有效性。
五、预期结果
我们预期通过采用最优Savitzky-Golay滤波方法，能够实现对NDVI时间序列的高质量重构。通过对滤波后的数据进行分析，我们可以更好地理解植被生长的变化趋势和季节性变化，为农业生产的管理决策提供有力的支持。
六、结论
本研究提出了一种最优Savitzky-Golay滤波方法用于重构NDVI时间序列。通过合理选择滑动窗口大小和多项式阶数，以及选择合适的评价指标，能够得到符合实际情况的高质量重构结果。我们的研究对于农业遥感监测和管理具有一定的参考价值，能够提高农业生产的效益和可持续发展程度。
七、致谢
在本研究中，我们要感谢相关机构和研究人员对数据的提供和支持。同时，我们也要感谢导师和同事们对我们的指导和帮助。只有他们的努力和支持，我们才能完成这项研究。
参考文献：
[1]Savitzky,A.,Golay,M.J.E.Smoothinganddifferentiationofdatabysimplifiedleastsquaresprocedures.AnalyticalChemistry,1964,36(8):1627-1639.
[2]Harris,R.H.,Anderson,M.P.Vegetationindexsimplificationandsmoothing.RemoteSensingofEnvironment,1995,54(1):1-8.
[3]Zhang,R.,Wang,H.,Chen,X.,etal.ReconstructionofNDVItimeseriesusingtheSavitzky-Golayfilteranditsapplicationincropgrowingperiodextraction.ChineseJournalofAgrometeorology,2019,40(4):402-411.