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针对MODIS 16 d合成的N_(dvi)时间序列数据的重构问题,以厦门岛为实验区,以林地为实验类型,基于双Logistic函数拟合法、非对称高斯函数拟合法和Savitzky-Golay滤波法,进行区域时间序列N_(dvi)数据的重构措施及验证研究。结果表明,3种重建方法均可以整体提高时序N_(dvi)平均值,有效地避免异常值及噪声的干扰,A-G函数与D-L函数拟合法重建的时序N_(dvi)更能反映林地成长的曲线特征;S-G滤波法和A-G函数拟合法在保持高质量N_(dvi)真实值特征方面比D-L法效果较好;在生长季峰期内,S-G滤波法拟合效果要优于A-G函数和D-L函数拟合算法,更能反映林地成长的最佳情况。 相似文献
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胸径是树木最重要的测树因子之一,其精度直接影响材积的测定。传统的树木胸径测量效率低,范围较小;采用遥感反演间接测量胸径,精度较低,且不能直接获取单木的点云数据。本文利用三维激光扫描技术提取立木的3D点云数据,提出一种自动、高效提取单木胸径的算法。利用三维激光扫描仪对样地8棵杨树进行扫描,得到三维点云数据;同时,开展数据分割、精简、降噪处理,得到简化后的点云数据,最后对提取的胸径点云数据进行分层设置,将截取层厚度设置为0,0~1,1~2,2~3 cm 4个等级,利用快速凸包算法将点云数据闭合成一个多边形,运用Arc Engine控件调用Arc GIS中测算多边形长度的方法计算闭合平面周长,换算出立木胸径值,并结合同步实测数据与传统算法、拟合圆算法进行对比试验。结果表明:采用传统算法、拟合圆算法和快速凸包算法的模型决定系数R2分别为0.857、0.941和0.957,说明运用快速凸包算法提取立木胸径是一种高效且比较可行的方法。 相似文献
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