最优SavitzkY-Golay滤波重构NDVI时间序列的方法研究的开题报告.docx

最优SavitzkY-Golay滤波重构NDVI时间序列的方法研究的开题报告
开题报告
一、研究背景
随着遥感技术的发展和卫星遥感数据的获得，利用时间序列遥感数据监测地表覆盖变化已经成为了一种常见的遥感应用。其中，植被指数是重要的监测指标。归一化植被指数（normalizeddifferencevegetationindex,NDVI）是最常用的植被指数之一，它可以客观地反映植被的生长状况和生长变化。在NDVI时间序列分析中，信息提取及滤波是一个关键的步骤，可以有效地提高时间序列信息的质量和稳定性。
目前，NDVI时间序列滤波方法主要包括平滑滤波、时序插值、小波变换、Savitzky-Golay滤波等方法。在这些方法中，Savitzky-Golay滤波在保留时间序列曲线的特征信息的同时，可以去除噪声和残差抖动，被广泛应用于气象、植被、地质等领域。但是，Savitzky-Golay滤波中，滤波窗口的大小和滤波的多项式阶数会影响滤波效果。因此，如何选择最优的滤波窗口大小和多项式阶数是当前的研究热点。
二、研究目的
本研究旨在探索最优的Savitzky-Golay滤波方法用于重构NDVI时间序列，具体研究目的如下：
1.综述Savitzky-Golay滤波在NDVI时间序列滤波中的应用；
2.分析Savitzky-Golay滤波中滤波窗口大小和多项式阶数对重构NDVI时间序列的影响；
3.探究最优的Savitzky-Golay滤波方法用于重构NDVI时间序列的窗口大小和多项式阶数；
4.验证最优Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列的重构效果。
三、研究方法
本研究将利用MODIS遥感数据，选择中国的一个典型地区作为研究区域，分析最优的Savitzky-Golay滤波方法重构NDVI时间序列的过程。具体的研究方法如下：
1.数据获取及预处理：获取MODIS遥感数据对应的NDVI时间序列，并对其进行预处理，去除异常值和低质量的时间序列数据。
2.Savitzky-Golay滤波：在R软件平台下，利用smooth()函数实现Savitzky-Golay滤波的重构过程。在实验中，将分析滤波窗口大小和多项式阶数对重构效果的影响，并选取最优的参数组合。
3.滤波效果评估：通过均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估最优Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列的重构效果。
四、预期成果及意义
经过本研究的研究与实验，将得到以下预期成果：
1.探究最优的Savitzky-Golay滤波方法用于重构NDVI时间序列的窗口大小和多项式阶数，为NDVI时间序列分析提供指导；
2.验证最优Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列的重构效果，提高时间序列信息的质量和稳定性；
3.对Savitzky-Golay滤波在遥感数据处理中的应用进行了总结和归纳，为遥感研究提供参考。
因此，本研究具有一定的理论与实践意义，在NDVI时间序列滤波方面为后续遥感数据分析提供基础研究和借鉴。