【摘 要】
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长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可
【机 构】
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中国矿业大学（北京）地球科学与测绘工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41877533);北京市社会科学基金项目(18GLB014)
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长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001-2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,
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