【摘 要】
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MODIS的增强型植被指数（EVI）时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域，但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理，其中仍然存在着一些噪声。因此，本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据，减少EVI时间序列数据中的噪声，尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论，利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值，
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MODIS的增强型植被指数（EVI）时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域，但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理，其中仍然存在着一些噪声。因此，本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据，减少EVI时间序列数据中的噪声，尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论，利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值，得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品，并与S-G滤波法
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