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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2002年
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多时相AVHRR-NDVI数据的时间序列分析及其在土地覆盖分类中的应用

郑玉坤  
【摘要】: 遥感对于土地利用与土地覆盖研究的作用日益明显,利用各种来源的遥感数据提取地表信息已成为遥感地学研究的一个重要方面。NOAA-AVHRR所提供的全球多时相数据为研究植被的生物学特征提供支持。本文就以多时相的NDVI数据为基础,通过时间序列分析方法,提取植被的季节性变化特征。 1)标准主成分分析能够较好地反映出时间序列数据中的周期性变化信息,其第一主成分表现出的全年NDVI的综合特征,第二主成分则很好地反映出植被的冬夏交替变化模式。在时间序列分析中,它比非标准主成分分析有更大的利用价值。 2)傅立叶分析将时间序列信号分解到不同频率成分中,各个成分分别代表了不同的周期变化模式,其中1/12频率分量概括了植被全年的单峰的季节性变化模式。 3)多时相NDVI数据的时间序列分析结果中蕴含了植被的生物学信息,利用这些信息进行遥感分类。 本文通过时间序列分析方法,从AVHRR提供的多时相NDVI数据中提取植被的季节性动态变化特征,这对于充分利用多时相遥感数据以及土地覆盖分类研究有一定参考价值。
【关键词】:NOAA-AVHRR 时间序列分析 标准主成分分析 傅立叶分析
【学位授予单位】:中国科学院研究生院(遥感应用研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP79;F301.2
【目录】:
  • 第一章 前言7-14
  • 1.1 土地利用与土地覆盖的概念7-8
  • 1.2 遥感在土地利用与土地覆盖变化研究中的运用8-11
  • 1.3 时间序列遥感数据在土地覆盖分类中的重要性11-13
  • 1.4 本文的研究目的13-14
  • 第二章 时间序列遥感数据的获取14-20
  • 2.1 NOAA数据的特点14-15
  • 2.2 NDVI植被指数15-16
  • 2.3 时间序列NDVI数据的处理16-20
  • 第三章 时间序列NDVI数据的分析方法20-43
  • 3.1 NDVI曲线的参数提取20-24
  • 3.2 标准主成分分析24-33
  • 3.3 傅立叶分析33-43
  • 3.3.1 傅立叶变换33
  • 3.3.2 NDVI曲线的傅立叶分析33-39
  • 3.3.3 不同特征空间中类别可分性的比较39-43
  • 第四章 分类结果与分析43-50
  • 4.1 分类体系43-46
  • 4.2 特征选择46
  • 4.3 分类结果及评价46-50
  • 第五章 结论与讨论50-52
  • 参考文献52-56

【引证文献】
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3 程丽莉;基于时序NDVI的区域土地覆被分类方法探讨[D];安徽师范大学;2007年
【参考文献】
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【共引文献】
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5 李武森;小型化高速DSP微光视频图像处理器的研究[D];南京理工大学;2003年
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【二级引证文献】
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7 门聪;海洋一号B卫星海洋水色扫描仪(HY-1B/COCTS)海表温度反演与印证[D];中国海洋大学;2013年
8 吴凡;西北太平洋海表温度年际变化分析[D];中国海洋大学;2013年
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