GEE必须会教程——Savitzky-Golay(S-G)滤波器在MODIS影像时间序列数据的应用

今天比较懒,不想多写文字啦,还记得昨天分享的S-G滤波器,大家有没有去试试。今天布置个任务,同样以昨天的研究区域为例,试试看MODIS时间序列数据如何实现平滑!

话不多说,今天直接上代码吧

var start_date = '2020-01-01'
var end_date = '2021-12-31'
var modis = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13Q1"),
    aoi = 
    ee.Geometry.Polygon(
        [[[115.90071074526553,29.493898535399506],
          [116.07443205874209,29.493898535399506],
          [116.07443205874209,29.59425592477838],
          [115.90071074526553,29.59425592477838],
          [115.90071074526553,29.493898535399506]]], null, false);

var pt = ee.Geometry.Point(80.634, 21.75).buffer(500)
Map.centerOb
### NDVI 插值方法与时间序列分析 在遥感领域,NDVI(归一化植被指数)时间序列分析广泛用于植被动态监测、农作物生长评估和生态系统研究。由于遥感影像常受云覆盖、传感器故障等因素影响,导致时间序列中出现缺失值或异常值,因此需要对NDVI时间序列进行插值处理以获得连续、平滑的时间序列数据。 #### 常见的NDVI插值方法 1. **线性插值** 线性插值是一种简单但常用的方法,适用于时间间隔较小、变化趋势较为线性的数据。它通过已知的前后两个时间点的NDVI值进行线性拟合,填补中间缺失值。此方法计算效率高,但无法捕捉复杂的非线性变化趋势[^2]。 2. **Savitzky-Golay滤波器** 该方法是一种基于局部多项式回归的平滑插值技术,能够有效去除噪声并保持时间序列的主要变化特征。在处理NDVI时间序列时,通常在插值之后应用Savitzky-Golay滤波器以增强数据的平滑性和连续性[^2]。 3. **三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)** 三次样条插值通过构建分段三次多项式函数来逼近原始数据的变化趋势,能够更好地拟合非线性变化。适用于NDVI时间序列中存在显著季节性变化的场景。 4. **时间序列重构(如HANTS、TIMESAT等)** HANTS(Harmonic Analysis of Time-Series)和TIMESAT是专门用于遥感时间序列重构的算法。它们通过傅里叶变换或谐波分析提取周期性变化特征,从而重构出更符合实际的NDVI时间序列。这些方法在处理长时间序列数据时具有较好的鲁棒性。 #### 在Google Earth Engine中实现NDVI插值 在Google Earth Engine(GEE)平台中,可以通过以下步骤构建NDVI时间序列并进行插值处理: ```javascript // 示例:使用MODIS NDVI产品进行时间序列插值 var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1') .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') .select('NDVI'); var region = ee.Geometry.Rectangle([112.5, 20.5, 115.5, 24.5]); // 广东省范围 var timeSeries = dataset.map(function(image) { return image.multiply(0.0001).set('date', image.get('system:time_start')); }); var chart = ui.Chart.image.series({ imageCollection: timeSeries, region: region, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 500 }); print(chart); ``` #### 应用场景与分析技术 - **植被物候提取**:通过分析NDVI时间序列的上升、峰值、下降阶段,可以提取植被物候信息,如生长季开始与结束时间。 - **农业监测**:结合插值后的NDVI时间序列,可评估作物长势、预测产量、识别异常干旱或病虫害事件。 - **生态变化检测**:长期NDVI时间序列可用于识别植被退化、森林砍伐或恢复趋势。
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