基于Hyb-F组合滤波算法的向海自然保护区NDVI时间序列重构

摘要

针对借助遥感手段直接获取的归一化植被指数(NDVI)时间序列含有噪声数据,而单一应用局部或全局时间序列重构算法不能完全剔除噪声,重构精度受到一定影响的问题,本文将局部Savitzky-Golay(S-G)滤波、全局非对称高斯(Asymmetric Gaussian,AG)拟合原理和格拉布斯(Grubbs)检验算法相结合,构建Hyb-F组合式滤波法,重构向海自然保护区8种覆被类型的Landsat NDVI时间序列。首先,通过设定指标阈值剔除序列部分无效值;其次,采用引入Grubbs检验的S-G算法,剔除局部异常值;再次,采用引入Grubbs检验的AG拟合算法,剔除全局异常值;最后,利用S-G滤波算法平滑曲线,得到最终拟合结果。研究表明,该算法对灌木林地、草地、乔木林地和旱田等有植被生长覆被类型样本的拟合结果与纯净数据间相关性较强,相关系数(CC)达0.8488~0.9215,均方根误差(RMSE)为0.0429~0.1057。对盐碱地、建设用地、水域等非植被生长类型的数据具有较好的平滑作用。该算法对整个研究区数据重建效率指数为0.59,可有效地模拟原始数据。相比于单一滤波算法,Hyb-F滤波法具有更强的噪声识别能力,降低噪声引起的峰值损失,不仅能更好地模拟植被生长规律,并且能保留曲线细部特征,获得较高拟合精度。