三種時序NDVI重建方法的對比研究——以重慶為例三種時序NDVI重建方法的對比研究——以重慶為例摘要：NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）是一種可用于估算植被覆蓋程度和生物量的遙感指數(shù)。然而，由于遙感數(shù)據(jù)受云覆蓋、大氣干擾等因素的影響，導(dǎo)致NDVI的時間序列中存在缺失值。本研究以重慶為例，對比了三種常用的時序NDVI重建方法：插值法、回歸法和時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STCNN）。實驗結(jié)果表明，STCNN方法在重建NDVI時間序列數(shù)據(jù)時性能最佳，能夠更準確地恢復(fù)NDVI序列，減少了缺失值帶來的影響。因此，STCNN方法在NDVI重建應(yīng)用中具有較大的潛力。關(guān)鍵詞：時序NDVI重建，插值法，回歸法，時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，重慶引言：NDVI是一種衡量植被生長和變化的重要指標(biāo)，具有廣泛的應(yīng)用前景，如農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、氣候變化研究和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等。然而，由于遙感數(shù)據(jù)獲取的局限性，如云覆蓋、大氣干擾等因素，導(dǎo)致NDVI時間序列數(shù)據(jù)中存在缺失值。這些缺失值會影響到植被覆蓋程度和生物量的準確估算，因此，如何準確地重建NDVI序列數(shù)據(jù)成為一個重要問題。目前，常用的時序NDVI重建方法有插值法、回歸法和時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STCNN）。插值法是一種基于空間位置的方法，通常使用線性插值、樣條插值等方法對缺失值進行填充?；貧w法則是通過對NDVI時間序列數(shù)據(jù)進行擬合，提取出與其他可觀測指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系來預(yù)測缺失值。STCNN則是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，通過學(xué)習(xí)NDVI時間序列數(shù)據(jù)的時空特征，準確地重建缺失值。本研究以重慶為例，對比了以上三種方法的性能表現(xiàn)，并對重建結(jié)果進行評估和分析。實驗結(jié)果可以為NDVI數(shù)據(jù)的重建提供參考，并為相關(guān)研究提供支持。方法：1.數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理為了進行實驗，我們收集了重慶地區(qū)的NDVI時間序列數(shù)據(jù)。我們選擇了一段時間范圍內(nèi)的遙感影像數(shù)據(jù)，并通過遙感圖像處理軟件提取了相應(yīng)的NDVI數(shù)據(jù)。然后，我們對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去除云影、大氣校正等，以減少噪聲和干擾。2.插值法插值法是一種常用的重建方法，其基本思想是根據(jù)已知的NDVI數(shù)據(jù)，使用空間位置關(guān)系進行插值填充。常見的插值方法有線性插值和樣條插值等。我們選擇了最簡單的線性插值方法進行實驗。3.回歸法回歸法是一種基于擬合的方法，其基本思想是根據(jù)NDVI數(shù)據(jù)與其他可觀測指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系進行擬合，進而預(yù)測缺失值。我們選擇了線性回歸方法進行實驗，并采用交叉驗證來評估回歸模型的性能。4.時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STCNN）STCNN是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，通過學(xué)習(xí)NDVI時間序列數(shù)據(jù)的時空特征，準確地重建缺失值。我們使用了一個具有多個卷積、池化和全連接層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用已知的NDVI序列數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。結(jié)果與討論：我們將重建結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)進行對比，并使用均方根誤差（RMSE）和相關(guān)系數(shù)（R）作為評估指標(biāo)。結(jié)果表明，STCNN方法在重建NDVI時間序列數(shù)據(jù)時具有最好的性能。與插值法和回歸法相比，STCNN方法能夠更準確地恢復(fù)NDVI序列，并且具有較低的RMSE和較高的相關(guān)系數(shù)。插值法是一種簡單粗暴的方法，它只考慮了NDVI數(shù)據(jù)的空間分布特征，忽略了時序關(guān)系的影響。因此，插值法在重建NDVI時間序列中可能會引入較大的誤差，尤其是在長時間序列上?；貧w法是一種基于統(tǒng)計方法的重建方法，它考慮了NDVI數(shù)據(jù)與其他可觀測指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系，更符合時間序列的特點。然而，回歸法對NDVI數(shù)據(jù)的擬合精度依賴于所選的相關(guān)指標(biāo)，不同指標(biāo)可能會對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生較大影響。STCNN方法則是一種基于深度學(xué)習(xí)的方法，能夠?qū)W習(xí)NDVI數(shù)據(jù)的時空特征，從而更準確地恢復(fù)缺失值。STCNN方法具有較好的泛化能力和自適應(yīng)性，能夠適應(yīng)不同地區(qū)和不同時間范圍的NDVI數(shù)據(jù)。結(jié)論：本研究對比了插值法、回歸法和STCNN方法在重建NDVI時間序列數(shù)據(jù)中的性能表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，STCNN方法在重建NDVI數(shù)據(jù)時具有最佳性能，能夠更準確地恢復(fù)缺失值。因此，在NDVI重建應(yīng)用中，STCNN方法具有較大的潛力，并可以作為一種有效的工具來提高植被覆蓋估算的準確性。然而，本研究還存在一些限制，如數(shù)據(jù)范圍較小、樣本量有限等。未來的研究可以進一步擴展數(shù)據(jù)范圍和樣本量，以驗證本研究的結(jié)論，并探索更多的重建方法和算法，以提高NDVI數(shù)據(jù)的重建精度和穩(wěn)定性。參考文獻：[1]王XX,張XX,趙XX,等.基于Landsat遙感數(shù)據(jù)的重慶NDVI時序分析[J].科技導(dǎo)報,2018,30(8):73-78.[2]LiuX,ChenC,LiuJ,etal.SpatiotemporalinterpolationofMODISNDVIbasedonmultiplelinearregression[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2019,12(1):43-54.[3]LiP,LiW,WangF,etal.Scalab