摘要：长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001-2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,并结合数理统计方法,对比分析了不同方法的拟合效果。结果表明:噪声比与拟合重建的方法无明显相关关系。在去噪效果和保真性、拟合优度等方面,AG拟合和DL拟合整体无明显差异,在部分像元点上AG拟合表现出更好的重建效果。SG方法可以更有效的保留原始植被特征。3种方法重建后的效果表现出与地类空间分布相关的差异性。对于京津冀地区长时序数据,AG拟合在人类扰动较小的草地、森林和灌木地区域表现出更好的重建效果,SG方法在人类活动干扰更强的耕地区域重建效果更优。

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