[发明专利]一种海岸带潮汐影响下遥感植被指数时间序列的修复方法

权利要求书

1.一种海岸带潮汐影响下遥感植被指数时间序列的修复方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)植被指数时间序列获取

通过欧空局数据库获取指定时间和实验区的影像像元，通过辐射校正将影像像元值转化为地表反射率，计算每景影像的植被指数，利用每景影像对应的粗分类产品剔除云、云阴影、雪覆盖的像元，再按照成像时间先后顺序依次排列植被指数影像，构建获得植被指数时间序列；

(2)归一化差异水体指数计算

根据改进归一化差异水体指数公式计算每景影像的归一化差异水体指数，利用每景影像对应的粗分类产品剔除被云、云阴影、雪覆盖的像元，构建获得与植被指数时间序列完全对应的水体指数时间序列；

(3)潮汐影响的样本像元采集

选取实验区无雪覆盖且云覆盖率低于10％的影像像元，采集典型的间歇性被海水覆盖的植被像元，作为噪声点识别和修复的样本；

(4)时间序列噪声点识别

每一样本像元对应植被指数和水体指数两条时间序列，观测每一样本像元的植被指数时间序列和水体指数时间序列整体变化趋势，同时逐样本记录植被指数的异常极小值和水体指数的正数值，当两者同时出现时标记水体指数数值，汇总全部样本标记的水体指数数值，取其中水体指数数值的最小值作为水体指数阈值，将水体指数时间序列中水体指数数值大于水体指数阈值时对应的植被指数视为植被指数噪声点；

(5)噪声点数值修复模型构建

对于每一样本像元，剔除植被指数噪声点，采用二阶傅里叶函数拟合植被指数时间序列中剩余植被指数变化趋势，将样本像元中植被指数噪声点到傅里叶函数拟合值曲线的垂直距离作为植被指数噪声点修正量，以植被指数噪声点修正量ΔNDVI为因变量，以植被指数噪声点对应的水体指数为自变量，绘制两者散点图，采用多项式方程拟合植被指数噪声点修正量ΔNDVI与水体指数MNDWI的关系，定量构建噪声点数值修复模型如下：

ΔNDVI＝-3.84*MNDWI³+3.98*MNDWI²-0.33*MNDWI+0.14；

(6)植被指数时间序列修复评估

遍历实验区每一样本像元，利用噪声点数值修复模型计算植被指数噪声点修正量，以植被指数噪声点数值和对应的植被指数噪声点修正量数值之和作为植被指数噪声点的植被指数修正值VI_m，进而获得修复后的植被指数时间序列。

2.根据权利要求1所述的一种海岸带潮汐影响下遥感植被指数时间序列的修复方法，其特征在于：步骤(1)中每景影像的植被指数计算公式如下：其中ρ_NIR为近红外波段的地表光谱反射率，ρ_red为红光波段的地表光谱反射率。

3.根据权利要求1所述的一种海岸带潮汐影响下遥感植被指数时间序列的修复方法，其特征在于：步骤(2)中改进归一化差异水体指数计算公式如下：其中ρ_green为绿光波段的地表光谱反射率，ρ_SWIR为短波红外波段的地表光谱反射率。

4.根据权利要求1所述的一种海岸带潮汐影响下遥感植被指数时间序列的修复方法，其特征在于：步骤(5)中二阶傅里叶函数拟合植被指数时间序列中剩余植被指数变化趋势的公式如下：FF＝a0+a1*cos(w*x)+b1*sin(w*x)+a2*cos(2w*x)+b2*sin(2w*x)，其中x为儒略日；w为频率，对于一年的时间序列取值一般为2π/365，w＝0.018，a0＝0，a1＝0，a2＝0，b1＝0，b2＝0，FF表示傅里叶函数对剩余植被指数的拟合值。