| 【中文题名】 | 多时相AVHRR-NDVI数据的时间序列分析及其在土地覆盖分类中的应用 |
| 【英文题名】 | Time Series Analysis of Multi-Temporal AVHRR-NDVI Data Applied to a Land Cover Classification |
| 【学科专业】 | 地图学与地理信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2002-9-19 |
| 【中关键词】 | NOAA-AVHRR,时间序列分析,标准主成分分析,傅立叶分析,, |
| 【英关键词】 | NOAA-AVHRR,Time series analysis,Standardized principal analysis,Fourier analysis, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感技术的应用>> |
| 【论文摘要】 |
遥感对于土地利用与土地覆盖研究的作用日益明显，利用各种来源的遥感数据提取地表信息已成为遥感地学研究的一个重要方面。NOAA-AVHRR所提供的全球多时相数据为研究植被的生物学特征提供支持。本文就以多时相的NDVI数据为基础，通过时间序列分析方法，提取植被的季节性变化特征。
1)标准主成分分析能够较好地反映出时间序列数据中的周期性变化信息，其第一主成分表现出的全年NDVI的综合特征，第二主成分则很好地反映出植被的冬夏交替变化模式。在时间序列分析中，它比非标准主成分分析有更大的利用价值。
2)傅立叶分析将时间序列信号分解到不同频率成分中，各个成分分别代表了不同的周期变化模式，其中1/12频率分量概括了植被全年的单峰的季节性变化模式。
3)多时相NDVI数据的时间序列分析结果中蕴含了植被的生物学信息，利用这些信息进行遥感分类。
本文通过时间序列分析方法，从AVHRR提供的多时相NDVI数据中提取植被的季节性动态变化特征，这对于充分利用多时相遥感数据以及土地覆盖分类研究有一定参考价值。 |
| 【论文题纲】 |
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第一章 前言 |
7-14 |
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1．1 土地利用与土地覆盖的概念 |
7-8 |
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1．2 遥感在土地利用与土地覆盖变化研究中的运用 |
8-11 |
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1．3 时间序列遥感数据在土地覆盖分类中的重要性 |
11-13 |
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1．4 本文的研究目的 |
13-14 |
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第二章 时间序列遥感数据的获取 |
14-20 |
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2．1 NOAA数据的特点 |
14-15 |
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2．2 NDVI植被指数 |
15-16 |
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2．3 时间序列NDVI数据的处理 |
16-20 |
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第三章 时间序列NDVI数据的分析方法 |
20-43 |
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3．1 NDVI曲线的参数提取 |
20-24 |
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3．2 标准主成分分析 |
24-33 |
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3．3 傅立叶分析 |
33-43 |
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3．3．1 傅立叶变换 |
33 |
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3．3．2 NDVI曲线的傅立叶分析 |
33-39 |
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3．3．3 不同特征空间中类别可分性的比较 |
39-43 |
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第四章 分类结果与分析 |
43-50 |
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4．1 分类体系 |
43-46 |
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4．2 特征选择 |
46 |
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4．3 分类结果及评价 |
46-50 |
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第五章 结论与讨论 |
50-52 |
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参考文献 |
52-56 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389211 |
