陆地表层时间序列遥感参数去噪插值研究——以MODIS遥感器为例的开题报告一、选题背景随着卫星遥感技术的不断发展，陆地表层遥感监测已成为研究自然环境和人类活动变化的重要手段。遥感图像中的时间序列数据能够为生态环境、气候变化、自然灾害等提供大量的信息，因此在许多领域都有重要的应用价值。但遥感数据中受气象、云层、大气等因素影响，产生了许多无效值、异常值和缺失值，影响了时间序列数据的质量和精度。因此，如何对陆地表层时间序列遥感数据进行去噪和插值成为当前遥感研究的热点问题。二、研究目的和意义本文旨在研究陆地表层时间序列遥感数据的去噪和插值方法，以MODIS遥感器数据为例进行实验研究，探索出适合该数据的处理方法，为建立精度更高、时间分辨率更细的陆地表层遥感数据产品提供技术支持。研究成果将有助于提高遥感数据精度和质量，增强数据的可信度和可用性，为生态环境、气候变化、自然灾害等研究提供更有力的数据支撑。三、研究内容和方法本研究将采用MODIS遥感器的陆地表层时间序列数据为研究对象，对数据进行去噪和插值处理。具体步骤如下：1、数据预处理：对MODIS遥感器的陆地表层时间序列数据进行预处理，去除云层、雾霾等干扰因素。2、去噪处理：采用经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition,EMD）方法对数据进行去噪，分离出其中的趋势分量和非周期性分量。3、缺失值填补：对分离出的非周期性分量采用Kriging方法进行缺失值填补，保留时间频率。4、插值处理：对趋势分量进行插值处理，探索出适合该数据的插值方法。5、评估和分析：对处理后的数据进行评估和分析，比较不同方法的优劣，探讨数据去噪和插值方法的适用性和局限性。四、预期结果本研究预期将通过对MODIS遥感器的陆地表层时间序列数据进行去噪和插值处理，得到较为准确、完整的数据，为我们更精细地了解自然环境和人类活动变化提供了有力的支持。同时，我们也期待能为其他类似数据的处理提供参考。五、研究进度安排2021.12-2021.12：问题调研与研究设计2022.1-2022.3：数据预处理和去噪处理2022.4-2022.6：缺失值填补和插值处理2022.7-2022.9：数据评估和分析2022.10-2022.12：论文写作和答辩六、参考文献1.黄艳军.遥感影像时间序列去噪和插值算法比较研究[J].农业装备与工程,2020,11(9):137-141.2.张朋,王洪亮,于华,等.基于ISODATA聚类方法的MODISNDVI时间序列数据去噪研究[J].干旱区资源与环境,2018(02):77-82+92.3.黄俊方,杨书清.基于MODISNDVI数据的气象干旱空间特征及成因分析——以内蒙古为例[J].中国农村水利水电,2016,12(281):40-43.4.唐玉梅,严志强,张林,等.基于改进ISODATA的MODIS时间序列数据去噪方法研究[J].科技资讯,2019(06):165-166.