system: [SYSTEM]

user: 5. 结果与分析 图5中表示的是在MATLAB环境下，利用TIMESAT3.1软件用三种方法对黑河流域时序NDVI曲线实现去噪的结果。三种拟合方法得到的结果如图5的(a)、(b)、(c)所示，从处理的结果看，各种拟合方法均可在一定程度上消除部分噪声的影响，实现了NDVI时序数据的去噪，能有效的对NDVI时间序列进行平滑去噪，可使NDVI曲线在保持原有基本形状的基础上更加有效的揭示所蕴含的物候周期性变化规律，突出了MODIS时间序列的优点，并对物候参数提取有很大的帮助。分析结果，(a)和(b)表示的非对称高斯函数和双逻辑函数的拟合结果在植被的生长季起始阶段存在“翘起”的过度拟合问题，相对而 图3. TIMESAT界面 图4. TIMESAT3.1参数设置窗口 图5. 时间序列曲线去躁前后对比((a)：非对称高斯函数；(b)：双逻辑回归函数；(c)：双S-G滤波) Table 1 Residual residuals before and after reconstruction of asymmetric Gauss functio 时间点 原始NDVI 重构后NDVI 残差 时间点 原始NDVI 重构后NDVI 残差 1 0.099 0.105 −0.872 23 0.236 0.233 0.003 2 0.095 0.103 0.010 24 0.276 0.200 0.076 3 0.019 0.103 −0.047 25 0.277 0.167 0.110 4 0.026 0.103 −0.031 26 0.301 0.140 0.161 5 0.089 0.101 0.032 27 0.238 0.120 0.118 6 0.103 0.104 0.037 28 0.287 0.107 0.180 7 0.092 0.108 0.007 29 0.291 0.100 0.191 8 0.088 0.116 −0.009 30 0.268 0.098 0.170 9 0.096 0.128 −0.002 31 0.207 0.096 0.111 10 0.103 0.146 0.005 32 0.222 0.096 0.126 11 0.085 0.167 −0.012 33 0.179 0.096 0.083 12 0.106 0.190 0.010 34 0.167 0.097 0.070 13 0.092 0.212 −0.004 35 0.140 0.098 0.042 14 0.102 0.235 0.006 36 0.148 0.099 0.049 15 0.096 0.255 −0.001 37 0.120 0.097 0.023 16 0.108 0.269 0.008 38 0.107 0.086 0.021 17 0.127 0.277 0.020 39 0.125 0.066 0.059 18 0.111 0.279 −0.008 40 0.103 0.057 0.046 19 0.130 0.279 −0.010 41 0.106 0.057 0.049 20 0.152 0.278 −0.016 42 0.100 0.065 0.035 21 0.227 0.272 0.027 43 0.087 0.085 0.002 22 0.233 0.257 0.000 44 0.091 0.097 −0.006 平均残差 0.01975 表1. 非对称高斯函数重构前后残差 Table 2 Residuals before and after refactoring of dual logic function 时间点 原始NDVI 重构后NDVI 残差 时间点 原始NDVI 重构后NDVI 残差 1 0.099 0.086 0.013 23 0.236 0.258 −0.022 2 0.095 0.073 0.022 24 0.276 0.272 0.004 3 0.019 0.059 −0.04 25 0.277 0.278 −0.001 4 0.026 0.054 −0.028 26 0.301 0.28 0.021 5 0.089 0.0593 0.030 27 0.238 0.279 −0.041 6 0.103 0.073 0.030 28 0.287 0.274 0.013 7 0.092 0.087 0.005 29 0.291 0.266 0.025 8 0.088 0.095 −0.007 30 0.268 0.254 0.014 9 0.096 0.099 −0.003 31 0.207 0.236 −0.029 10 0.103 0.100 0.003 32 0.222 0.213 0.009 11 0.085 0.099 −0.014 33 0.179 0.189 −0.010 12 0.106 0.100 0.007 34 0.167 0.166 0.001 13 0.092 0.098 −0.006 35 0.140 0.146 −0.006 14 0.102 0.098 0.004 36 0.148 0.13 0.018 15 0.096 0.098 −0.002 37 0.120 0.1192 0.0008 16 0.108 0.101 0.007 38 0.107 0.112 −0.005 17 0.127 0.105 0.022 39 0.125 0.107 0.018 18 0.111 0.115 −0.004 40 0.103 0.104 −0.001 19 0.130 0.135 −0.005 41 0.106 0.102 0.004 20 0.152 0.166 −0.014 42 0.100 0.101 −0.001 21 0.227 0.203 0.024 43 0.087 0.100 −0.013 22 0.233 0.235 −0.002 44 0.091 0.100 −0.009 平均残差 0.000723 表2. 双逻辑函数重构前后残差 Table 3 Reconstructed residuals before and after reconstruction of double S-G filte 时间点 原始NDVI 重构后NDVI 残差 时间点 原始NDVI 重构后NDVI 残差 1 0.099 0.077 −0.005 24 0.236 0.236 0.004 2 0.095 0.076 −0.007 25 0.276 0.258 0.076 3 0.019 0.075 −0.084 26 0.277 0.270 0.110 4 0.026 0.076 −0.077 27 0.301 0.276 0.161 5 0.089 0.078 −0.014 28 0.238 0.277 0.118 6 0.103 0.080 −0.001 29 0.287 0.273 0.180 7 0.092 0.083 −0.016 30 0.291 0.263 0.190 8 0.088 0.086 −0.027 31 0.268 0.249 0.171 9 0.096 0.089 −0.032 32 0.207 0.231 0.111 10 0.103 0.092 −0.043 33 0.222 0.212 0.125 11 0.085 0.093 −0.082 34 0.179 0.192 0.082 12 0.106 0.095 −0.083 35 0.167 0.174 0.070 13 0.093 0.096 −0.120 36 0.140 0.157 0.041 14 0.102 0.099 −0.133 37 0.148 0.142 0.050 15 0.096 0.104 −0.159 38 0.119 0.129 0.022 16 0.108 0.111 −0.161 39 0.107 0.118 0.022 17 0.127 0.122 −0.150 40 0.125 0.110 0.059 18 0.111 0.137 −0.168 41 0.103 0.104 0.046 19 0.130 0.155 −0.150 42 0.106 0.100 0.049 20 0.152 0.176 −0.126 43 0.100 0.097 0.035 21 0.227 0.199 −0.044 44 0.087 0.095 0.002 22 0.233 0.221 −0.025 45 0.091 0.094 −0.007 平均残差 0.00027 表3. 双S-G滤波重构前后残差 言，S-G滤波拟合效果较好，更逼近原始数据，S-G滤波曲线变化趋势相对稳定。对S-G滤波的结果进行第二次S-G滤波，称为双S-G滤波。 如表1、表2、表3分别表示的是时间序列三种滤波方法在重构前后NDVI比较，从表示可以看到三种滤波方式中，双S-G滤波的残差是最小的，为0.00027，其次为双逻辑函数拟合法，残差为0.000723，最后为非对称高斯函数拟合法，残差为0.01975。