Landsat长时序谐波模型分析Time Series .pdf

1. 收集Landsat时序数据：从Landsat卫星获取多个时间点的遥感影像数据，通常选择5个或更多时间点的影像。 2. 数据预处理：对遥感影像进行预处理，包括去除云、阴影、大气等干扰，以便得到清晰的地表反射率数据。 3. 提取时间序列：从预处理后的影像中，提取每个像素点的地表反射率时间序列，得到每个像素点在不同时间点的反射率数值。 4. 谐波分析：使用谐波模型对时间序列进行分析，可以通过傅里叶变换或自回归模型等方法进行谐波分析。谐波分析可以识别出时间序列中的周期性变化。 5. 谐波分解：根据谐波分析的结果，将时间序列分解为基本频率和振幅系数，得到每个频率对应的振幅系数。 6. 谐波重建：根据分解得到的基本频率和振幅系数，对时间序列进行重建，得到谐波模型拟合的时间序列。 7. 模型拟合评估：对谐波重建的时间序列进行模型拟合的评估，如计算拟合误差、拟合系数等。 8. 分析结果应用：根据谐波模型分析的结果，可以对地表变化进行分析和预测，如土地利用/覆盖变化、植被生长状况等。 需要注意的是，Landsat时序谐波模型分析是一种针对时间序列数据的分析方法，可以用于研究地表变化