【摘 要】
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长时间序列遥感植被指数数据集能够体现植被生长变化规律,已经广泛应用于覆被变化分析、环境变化分析与模拟、植被参数反演和信息提取等研究。但受云、气溶胶和太阳高度角等
【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,北京通拓工程科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于生态服务功能的煤粮复合区耕地变化效应及其调控研究”资助(编号:41501564)
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长时间序列遥感植被指数数据集能够体现植被生长变化规律,已经广泛应用于覆被变化分析、环境变化分析与模拟、植被参数反演和信息提取等研究。但受云、气溶胶和太阳高度角等大气条件以及遥感器采集与传输过程、地面状况等因素的影响,NDVI数据存在大量噪声。因此,重建高质量NDVI数据是其应用的必要过程和首要步骤。本文以美国西南弗吉尼亚煤田1984~2010年NDVI数据为数据源,基于TIMESAT3.1提供的三种滤波算法,即非对称高斯函数(AG)拟合、双Logistic曲线(D-L)拟合和Savitzky-Golay(
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