三种时序NDVI重建方法的对比研究-以重庆为例

三种时序NDVI重建方法的对比研究——以重庆为例三种时序NDVI重建方法的对比研究——以重庆为例摘要：NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）是一种可用于估算植被覆盖程度和生物量的遥感指数。然而，由于遥感数据受云覆盖、大气干扰等因素的影响，导致NDVI的时间序列中存在缺失值。本研究以重庆为例，对比了三种常用的时序NDVI重建方法：插值法、回归法和时空卷积神经网络（STCNN）。实验结果表明，STCNN方法在重建NDVI时间序列数据时性能最佳，能够更准确地恢复NDVI序列，减少了缺失值带来的影响。因此，STCNN方法在NDVI重建应用中具有较大的潜力。关键词：时序NDVI重建，插值法，回归法，时空卷积神经网络，重庆引言：NDVI是一种衡量植被生长和变化的重要指标，具有广泛的应用前景，如农业生产、气候变化研究和生态环境监测等。然而，由于遥感数据获取的局限性，如云覆盖、大气干扰等因素，导致NDVI时间序列数据中存在缺失值。这些缺失值会影响到植被覆盖程度和生物量的准确估算，因此，如何准确地重建NDVI序列数据成为一个重要问题。目前，常用的时序NDVI重建方法有插值法、回归法和时空卷积神经网络（STCNN）。插值法是一种基于空间位置的方法，通常使用线性插值、样条插值等方法对缺失值进行填充。回归法则是通过对NDVI时间序列数据进行拟合，提取出与其他可观测指标的相关关系来预测缺失值。STCNN则是利用神经网络的方法，通过学习NDVI时间序列数据的时空特征，准确地重建缺失值。本研究以重庆为例，对比了以上三种方法的性能表现，并对重建结果进行评估和分析。实验结果可以为NDVI数据的重建提供参考，并为相关研究提供支持。方法：1.数据收集与预处理为了进行实验，我们收集了重庆地区的NDVI时间序列数据。我们选择了一段时间范围内的遥感影像数据，并通过遥感图像处理软件提取了相应的NDVI数据。然后，我们对数据进行预处理，包括去除云影、大气校正等，以减少噪声和干扰。2.插值法插值法是一种常用的重建方法，其基本思想是根据已知的NDVI数据，使用空间位置关系进行插值填充。常见的插值方法有线性插值和样条插值等。我们选择了最简单的线性插值方法进行实验。3.回归法回归法是一种基于拟合的方法，其基本思想是根据NDVI数据与其他可观测指标的相关关系进行拟合，进而预测缺失值。我们选择了线性回归方法进行实验，并采用交叉验证来评估回归模型的性能。4.时空卷积神经网络（STCNN）STCNN是一种基于神经网络的方法，通过学习NDVI时间序列数据的时空特征，准确地重建缺失值。我们使用了一个具有多个卷积、池化和全连接层的神经网络模型，并利用已知的NDVI序列数据进行训练。结果与讨论：我们将重建结果与实际观测数据进行对比，并使用均方根误差（RMSE）和相关系数（R）作为评估指标。结果表明，STCNN方法在重建NDVI时间序列数据时具有最好的性能。与插值法和回归法相比，STCNN方法能够更准确地恢复NDVI序列，并且具有较低的RMSE和较高的相关系数。插值法是一种简单粗暴的方法，它只考虑了NDVI数据的空间分布特征，忽略了时序关系的影响。因此，插值法在重建NDVI时间序列中可能会引入较大的误差，尤其是在长时间序列上。回归法是一种基于统计方法的重建方法，它考虑了NDVI数据与其他可观测指标的相关关系，更符合时间序列的特点。然而，回归法对NDVI数据的拟合精度依赖于所选的相关指标，不同指标可能会对预测结果产生较大影响。STCNN方法则是一种基于深度学习的方法，能够学习NDVI数据的时空特征，从而更准确地恢复缺失值。STCNN方法具有较好的泛化能力和自适应性，能够适应不同地区和不同时间范围的NDVI数据。结论：本研究对比了插值法、回归法和STCNN方法在重建NDVI时间序列数据中的性能表现。实验结果表明，STCNN方法在重建NDVI数据时具有最佳性能，能够更准确地恢复缺失值。因此，在NDVI重建应用中，STCNN方法具有较大的潜力，并可以作为一种有效的工具来提高植被覆盖估算的准确性。然而，本研究还存在一些限制，如数据范围较小、样本量有限等。未来的研究可以进一步扩展数据范围和样本量，以验证本研究的结论，并探索更多的重建方法和算法，以提高NDVI数据的重建精度和稳定性。参考文献：[1]王XX,张XX,赵XX,等.基于Landsat遥感数据的重庆NDVI时序分析[J].科技导报,2018,30(8):73-78.[2]LiuX,ChenC,LiuJ,etal.SpatiotemporalinterpolationofMODISNDVIbasedonmultiplelinearregression[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2019,12(1):43-54.[3]LiP,LiW,WangF,etal.Scalab