【摘 要】
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MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据以其时间分辨率高、空间覆盖范围大、光谱范围广、全球免费接收使用等特点成为了应用领域最广、使用量最大的
【机 构】
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中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京100190
【出 处】
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第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会
论文部分内容阅读
MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer)数据以其时间分辨率高、空间覆盖范围大、光谱范围广、全球免费接收使用等特点成为了应用领域最广、使用量最大的遥感数据.它的陆地标准产品中的MOD09反射率产品更是成为了研究全球地表变化所用的主要数据之一.MOD09产品具有l天或8天的高时间分辨率，但是它们却无法避免受到云、云影、雪、及其他异常气候条件的影响.针对这一问题，本文提出一种基于地物光谱随时间变化连续这一特点的MODIS数据时空滤波方法.该方法首先根据时间序列平均值对空间数据进行分类，确定各像元类别；然后在时间维上分段处理，获得各类地物在相应时间段内最连续的光谱变化趋势(这里以线性趋势为标准)，再利用各类地物的变化趋势模版对该时间段内相应的数据进行滤波处理.处理后的数据排除了云、云影、雪等异常因素的影响，具有在时间上连续平滑变化的特点.应用该方法对中国、蒙古和美国等地区的多景MOD09 8天间隔数据和1天间隔数据进行处理，通过同原始数据的比较证实了该方法的有效性.
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