毕业论文答辩--PPT演示文稿

1、 答辩人： XXX 指导老师：XX教授 专业方向：XXX学20XX.X.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX研究研究 基于基于XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX数据数据硕士论文答辩北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿报告提纲： 之一：研究综述之一：研究综述 之二：研究目的与研究内容之二：研究目的与研究内容 之三：数据介绍及平滑预处理之三：数据介绍及平滑预处理 之四：基于交叉拟合度检验法的之四：基于交叉拟合度检验法的 中国农作物复种指数提取中国农作物复种指数提取 之五：结论与探讨之五：结论与探讨北京

2、师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿研究综述：研究综述： 遥感技术在农作物监测中的应用遥感技术在农作物监测中的应用农作物的分类农作物的长势监测农作物估产农作物的种植面积监测 基于遥感数据监测农作物复种指数的研究进展基于遥感数据监测农作物复种指数的研究进展国内研究进展国外研究进展 存在的主要问题存在的主要问题复种指数的定义与理解遥感估算方法基本空白北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿研究目的与研究内容：研究目的与研究内容：研究目的：研究目的： 依托遥感技术在农作物监测中广泛

3、应用的研究成果，利用多时相卫星遥感数据对中国农作物的复种指数进行估算，从而客观的了解、评价我国农作物的生产情况以及生长潜力等。 研究内容：研究内容： 在重新理解和界定复种指数的基础上，对SPOT/VGT多时相NDVI数据进行去噪平滑处理，并依托前人的研究成果提取出中国农作物区，根据中国耕作制度区划挑选出具有代表性的NDVI变化曲线，初步建立熟制标准曲线库，利用交叉拟和度检验法对逐个像元进行判断，提取其复种指数，并对结果进行了验证分析。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿对复种指数的理解和重新界定对复种指数的理解和重新界定复种，作为

4、中国多熟种植中最主要的一种形式，可复种，作为中国多熟种植中最主要的一种形式，可以反映耕地实际的利用强度以及可利用潜力，大多以反映耕地实际的利用强度以及可利用潜力，大多数农业生产模型及气候模型中复种指数或复种潜力数农业生产模型及气候模型中复种指数或复种潜力指的都是复种这种耕作方式。计算纯粹的复种指数指的都是复种这种耕作方式。计算纯粹的复种指数要比计算综合或统计指标更简单可行，并具有同等要比计算综合或统计指标更简单可行，并具有同等重要的意义。因此，这里重新界定复种指数为一年重要的意义。因此，这里重新界定复种指数为一年内同一块地上连续种植农作物的次数，即复种的次内同一块地上连续种植农作物的次数，即复

5、种的次数，不考虑其他间套等耕作形式。并根据刘巽浩等数，不考虑其他间套等耕作形式。并根据刘巽浩等的建议以及数据处理工作中的经验，限定农作物的的建议以及数据处理工作中的经验，限定农作物的独立生长期至少在两个月以上。独立生长期至少在两个月以上。 北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿数据介绍：数据介绍： VegetationVegetation计划及计划及VGTVGT传感器传感器Vegetation计划的提出及应用方面VGT传感器的设计特点 SPOT/VGTSPOT/VGT与与NOAA/AVHRRNOAA/AVHRR数据比较数据比较技术比

6、较光谱波段比较数据质量比较其他 SPOT/VGT-S10-NDVISPOT/VGT-S10-NDVI数据产品数据产品NDV波段SM波段北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿数据平滑预处理：数据平滑预处理：NDVINDVI数据去噪处理的三种方法数据去噪处理的三种方法阈值去除法 如：最佳坡度系数截取法BISE（Viovy,1992）基于滤波的平滑方法 如：傅立叶滤波变换法（Olsson,1994）曲线拟合的方法 如：非对称高斯函数拟合方法（Jonsson,2002） 综合评价以上方法的优缺点，我们提出了一种新的基于Savitzky-Go

7、lay滤波的平滑方法来去除NDVI时序数据中存在的噪音。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿方法原理：方法原理：基本假设基本假设NDVI的时序变化对应于植被的生长与衰落NDVI与植被缓慢变化过程不一致的突降作为噪音Savitzky-GolaySavitzky-Golay滤波公式滤波公式 通过Savitzky-Golay滤波模拟整个NDVI时序数据的长期变化趋势，将NDVI值分做两类：“真”点和“假”点，再通过局部循环Savitzky-Golay滤波的方法使“假”点逐步被滤波值取代，以更接近于NDVI时序数列的上包络线值。NYCYm

8、imiijij*北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿SPOT/VGT NDVI时序数列相应的云状态图根据云状态线性内插后的NDVI数列基于Savitzky-Golay平滑滤波的NDVI长期变化趋势模拟NDVI的初定义：“真”点与“假”点新的NDVI时序数列产生Savitzky-Golay滤波拟和新的NDVI数列计算拟和影响系数迭代退出条件新的平滑NDVI时序数列是否Savitzky-GolaySavitzky-Golay滤波平滑方法流程图：滤波平滑方法流程图：北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕

9、士论文答辩稿级硕士论文答辩稿00.20.40.60.8DateNDVIJan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec(b)(c)(d)00.20.40.60.8DateNDVIJan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec00.20.40.60.8DateNDVIJan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec(d)(c)00.20.40.60.8DateNDVIJan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov De

10、c(a)Savitzky-GolaySavitzky-Golay滤波平滑过程示意图：滤波平滑过程示意图：北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿 选取试验点：选取试验点：北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿参数确定：长期变化趋势的最优长期变化趋势的最优滤波参数判定滤波参数判定(7,2)拟合循环中的最优滤拟合循环中的最优滤波参数判定波参数判定(3,4) dm2 23 34 43 370.0%70.0%70.0%70.0%70.0%70.0%4 480.0%80.0%80.0

11、%80.0%73.3%73.3%5 583.3%83.3%83.3%83.3%76.6%76.6%6 690.0%90.0%86.6%86.6%80.0%80.0%7 793.3%90.0%90.0%80.0%80.0%8 890.0%90.0%93.3%83.3%83.3%9 986.6%86.6%86.6%86.6%86.6%86.6%101086.6%86.6%86.6%86.6%90.0%90.0%111183.3%83.3%83.3%83.3%93.3%121283.3%83.3%83.3%83.3%93.3%131380.0%80.0%80.0%80.0%86.6%86.6%141

12、476.6%76.6%76.6%76.6%86.6%86.6%151570.070.070.070.083.3%83.3% dm2 23 34 45 56 62 219.519.519.519.53 350.350.350.350.314.414.414.44 480.280.280.280.234.134.134.134.111.511.55 595.795.795.795.758.258.258.258.227.227.26 6109.3109.3109.3109.376.076.076.076.042.842.87 7129.4129.4129.4129.486.086.086.086.

13、060.960.98 8167.8167.8167.8167.887.087.087.087.077.077.0北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿00.20.40.60.8DateNDVI1234567800.20.40.60.8DateNDVI123456781234567800.20.40.60.8DateNDVIthreshold =0.2threshold =0.4threshold =0.600.20.40.60.8DateNDVIm=3, d=200.20.40.60.8DateNDVIm=3, d=4 Jan Fe

14、b Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec00.20.40.60.8DateNDVIm=8, d=4 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec本方法与本方法与BISEBISE方法的比较结果：方法的比较结果：北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿本方法的评价：优点优点 充分利用云状态数据 对参数的敏感性较低 理论简单并且易于实现 运行速度较快 不受数据时间尺度空间尺度及传感器限制缺点缺点 对在植被生长季高峰可能被云影响点无法判断 对NDVI正

15、常低值可能被提高00.20.40.60.81DateNDVIJan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec00.20.40.60.8DateNDVIJan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov DecNo.12 siteNo.11 site北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿复种指数提取的可行性：多时相多时相NDVINDVI数据的去噪平滑保证了植被生长变数据的去噪平滑保证了植被生长变化特征；化特征；中国多熟种植的历史悠久，在农作物的选择和中国

16、多熟种植的历史悠久，在农作物的选择和种植方式上形成一定模式；种植方式上形成一定模式；相同熟制下不同农作物组合的生长曲线具有相相同熟制下不同农作物组合的生长曲线具有相似性；似性；多时相多时相NDVINDVI数据与高光谱数据的相似性，并且数据与高光谱数据的相似性，并且具有连续性和更明显的曲线变化特征。具有连续性和更明显的曲线变化特征。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿交叉拟合度检验法：基本原理基本原理 交叉拟合度检验法：交叉拟合度检验法： 交叉相关检验法：交叉相关检验法： 光谱角度匹配法：光谱角度匹配法：222)()(1yyyxR2

17、2yyxxyyxxrm212mmrnrt|)cos(YXYXa北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿交叉拟合度检验法：敏感度检验敏感度检验 结果表明交叉拟合度检验法对曲线间的差异及波动更为明显，适用于农作物的熟制判断甚至是类型判断。交叉交叉拟拟和度和度检验检验交叉相关交叉相关检验检验光光谱谱角度法（交叉）角度法（交叉）最佳最佳拟拟和度和度对应对应位置位置最大相关系数最大相关系数对应对应位置位置最小角度最小角度对应对应位置位置检验检验点点1 1-2.43495-2.43495-2-20.883990.88399-2-21.57081.

18、57085 5检验检验点点2 20.906870.90687-1-10.966440.96644-1-11.570791.570795 5检验检验点点3 30.89410.89410 00.972070.972070 01.57081.57085 5检验检验点点4 40.707710.70771-2-20.926850.92685-1-11.57081.57085 5北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿应用流程：否平滑后的中国农作物NDVI时序数列不同种植制度的典型点选取典型点的比较与选定精度检验标准曲线的非对称高斯函数拟和中国农

19、作物种植指数的提取及成图计算交叉拟和度及判别是北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿典型点的选取：中国种植制度区划图（刘巽浩，1993） 北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿区号区号区名区名作物种类作物种类复种类型复种类型12青藏高原喜凉作物一熟轮歇区臧东南川西谷地喜凉作物一熟区海北甘南高原喜凉作物一熟轮歇区青稞占优势兼小麦豌豆油菜青稞占优势兼春小麦豌豆青稞占优势兼春小麦油菜一熟轮歇一熟轮歇一熟轮歇12北部中高原半干旱喜凉作物一熟区后山坝上晋北高原山地半干旱喜凉作物一熟

20、区陇中青东宁中南黄土丘陵半干旱喜凉作物一熟区杂粮春麦为主兼马铃薯胡麻杂粮春麦为主兼马铃薯胡麻谷糜杂粮春麦为主兼油菜马铃薯胡麻谷子一熟休闲一熟休闲一熟休闲1234北部低高原易旱喜温一熟区辽吉西蒙东南冀北半干旱喜温一熟区黄土高原东部易旱喜温一熟区晋东半湿润易旱一熟填闲区渭北陇东半湿润易旱冬麦一熟填闲区春小麦玉米谷糜并重兼高粱谷糜玉米并重兼高粱向日葵甜菜胡麻谷糜春小麦玉米并重兼高粱冬小麦为主玉米谷子冬小麦占优势一熟一熟一熟为主，兼麦-谷糜一熟为主，兼麦-谷糜冬麦-夏闲1234东北平原丘陵半湿润喜温作物一熟区大小兴安岭山麓岗地凉温作物一熟区三江平原长白山地温凉作物一熟区松嫩平原喜温作物一熟区辽河平原丘

21、陵温暖作物一熟填闲区玉米为主兼大豆春麦水稻高粱谷子甜菜大豆春小麦玉米马铃薯甜菜向日葵春小麦大豆玉米谷稻并重玉米为主大豆谷子兼高粱甜菜向日葵玉米为主兼高粱稻大豆一熟一熟一熟一熟一熟见填闲123西北干旱灌溉一熟兼二熟区河套河西灌溉一熟填闲区北疆灌溉一熟填闲区南疆东疆绿洲二熟一熟区春冬小麦为主玉米春麦为主兼玉米甜菜向日葵春冬小麦为主兼玉米棉花冬小麦玉米棉花并重一熟见填闲一熟一熟为主并休闲一熟兼二熟，冬麦-玉米，绿肥1234567黄淮海平原丘陵水浇地二熟旱地二熟一熟区燕山太行山山前平原水浇地套复二熟旱地一熟区黑龙港缺水低平原水浇地二熟旱地一熟区鲁西北豫北低平原水浇地粮棉二熟区山东丘陵水浇地二熟旱坡地花

22、生棉花一熟区黄淮平原南阳盆地旱地水浇地两熟区汾渭谷地水浇地二熟旱地一熟二熟区豫西北丘陵山地旱坡地一熟水浇地二熟区冬小麦为主兼玉米棉薯大豆花生冬小麦玉米为主兼棉谷薯冬小麦玉米为主兼棉谷冬小麦棉花玉米并重冬小麦玉米为主并甘薯花生棉花冬小麦玉米为主并甘薯棉水稻冬小麦为主兼玉米棉花冬小麦为主兼玉米薯类冬麦/玉米，麦/棉，花生一熟麦/玉米，麦-玉米，麦-谷，麦-薯，棉一熟麦/玉米，麦-谷，棉一熟麦/玉米，麦/棉，棉一熟麦/玉米，麦-杂，棉、花生一熟麦/大豆（玉米甘薯稻）兼麦/棉，棉一熟麦/玉米，麦-夏闲，棉一熟麦/玉米，麦-薯二熟，玉米、甘薯一熟12345西南中高原山地旱地二熟一熟水田二熟区秦巴山区旱地

23、二熟一熟兼水田二熟区川鄂湘黔低高原山地水田旱地二熟兼一熟区贵州高原水田旱地二熟一熟区云南高原水田旱第二熟一熟区滇黔边境高原山地河谷旱地一熟二熟水田二熟区玉米稻冬麦薯油菜并重玉米冬麦为主兼薯稻稻玉米薯并重兼麦油菜豆稻玉米为主兼油菜冬麦烟稻玉米麦并重兼油菜烟蚕豆玉米为主薯稻麦油菜麦-玉米，麦-薯，麦-稻二熟，兼玉米、薯一熟麦-玉米，麦-薯，麦-稻，兼玉米、薯一熟麦（油菜）-稻，麦-玉米，麦-薯兼玉米、薯一熟麦（油菜）-稻，麦/玉米，兼玉米、薯一熟麦（油菜蚕豆）-稻，麦-玉米，兼玉米一熟玉米、甘薯一熟，麦-稻，麦/玉米12江淮平原丘陵麦稻两熟区江淮平原麦稻两熟兼旱三熟区鄂豫皖丘陵平原水田旱地两熟兼早

24、三熟区单季稻麦棉为主单季稻麦棉并重稻麦为主兼棉油菜麦（油）-稻，麦-薯麦（油）-稻麦（油）-稻，麦/棉，麦/玉米（薯）12四川盆地水旱两熟兼三熟区盆西平原水田麦稻两熟填闲区盆东丘陵地山水田旱地两熟三熟区单季稻麦为主兼玉米薯油菜柑桔甘蔗单季稻小麦为主玉米甘薯油菜单季稻小麦为主玉米薯类油菜宁麻麦（油）-稻，麦/玉米/薯麦（油）-稻，冬水田-稻，小麦-玉米，甘薯麦（油）-稻，冬水田-稻，稻-稻，麦/玉米/薯12长江中下游平原丘陵水田三熟二熟区沿江平原丘陵水田早三熟二熟区两湖平原丘陵水田中三熟二熟区双季稻占优势兼麦棉油菜绿肥双季稻占优势麦棉油菜绿肥双季稻占优势多绿肥麦（油、绿肥）-稻-稻肥、麦、油菜-

25、稻-稻，麦/棉肥-稻-稻123东南丘陵山地水田旱地二熟三熟区浙闽丘陵山地水田旱地三熟二熟区南岭丘陵山地水田旱地二熟三熟区滇南山地旱地水田二熟兼三熟区双季稻占优势兼玉米甘薯绿肥油菜冬麦柑桔双季稻占优势并绿肥冬麦甘薯油菜双季稻占优势兼绿肥玉米甘薯大豆油菜单季稻玉米为主双季稻为辅兼小麦蚕豆大豆闲-稻-稻麦、绿肥、油菜-稻-稻闲（绿肥、油菜）-稻-稻，玉米-甘薯麦（蚕豆）-中稻，闲-稻-稻，玉米一熟12华南丘陵沿海平原晚三熟热三熟区华南低平原晚三熟区华南沿海西双版纳台南二熟三熟与热作区双季稻占优势兼杂粮甘蔗花生双季稻占优势兼薯类玉米豆类油菜花生双季稻占优势薯类为辅玉米豆类油菜花生闲-稻-稻闲（油）-稻

26、-稻，玉米-甘薯，大豆闲（油）-稻-稻，薯-稻-稻，油菜（蚕豆）-稻各区名称及作物种类与复种类型各区名称及作物种类与复种类型：北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿典型点的选择：典型点的选择： 选点原则选点原则具有比较明显的生长曲线和熟制；独立生长期大于或等于60天；包括有完整的生长季曲线，即生长期加衰落（收割）期。 综合原则综合原则内部交叉拟合度贡献最大类间混合度最小 号经度纬度所在耕作区划耕作类别1123.035841.79615辽河平原丘陵温暖作物一熟填闲区一年一熟2111.762638.20208后山坝上晋北高原山地半干旱喜

27、凉作物一熟区一年一熟3118.982229.01864沿江平原丘陵水田早三熟二熟区一年一熟4113.147434.8472黄淮平原南阳盆地旱地水浇地两熟区一年二熟5111.718634.41918豫西北丘陵山地旱坡地一熟水浇地二熟区一年二熟6104.876631.09577盆西平原水田麦稻两熟填闲区一年二熟7110.661134.87237汾渭谷地水浇地二熟旱地一熟二熟区一年二熟8110.510134.99197汾渭谷地水浇地二熟旱地一熟二熟区一年二熟9110.377922.77466华南低平原晚三熟区一年二熟10111.00135.16821汾渭谷地水浇地二熟旱地一熟二熟区一年二熟11105

28、.946730.40339盆东丘陵地山水田旱地两熟三熟区一年三熟12106.941222.87537滇南山地旱地水田二熟兼三熟区一年三熟13120.511822.58583华南沿海西双版纳台南二熟三熟与热作区一年三熟14112.876735.5144黄淮海平原丘陵水浇地二熟旱地二熟一熟区一年三熟15120.486622.49141华南沿海西双版纳台南二熟三熟与热作区一年三熟16120.492922.56065华南沿海西双版纳台南二熟三熟与热作区一年三熟17109.490437.15722黄土高原东部易旱喜温一熟区一年一熟（轮作）18114.538440.04632晋东半湿润易旱一熟填闲区一年一

29、熟（轮作）19104.939628.5088盆东丘陵地山水田旱地两熟三熟区两年三熟20103.447824.43007云南高原水田旱第二熟一熟区两年三熟21115.199336.64108黑龙港缺水低平原水浇地二熟旱地一熟区两年三熟22118.824925.26722浙闽丘陵山地水田旱地三熟二熟区两年五熟23109.704419.87297华南沿海西双版纳台南二熟三熟与热作区两年五熟24120.404823.54257华南低平原晚三熟区两年五熟25120.278923.66216华南低平原晚三熟区两年五熟26120.518124.04611华南低平原晚三熟区两年五熟北京师范大学资源科学研究所北

30、京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿曲线标准化：曲线标准化：利用非对称高斯函数利用非对称高斯函数拟合方法对标准点曲拟合方法对标准点曲线进一步平滑。线进一步平滑。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿复种指数提取结果：复种指数提取结果：北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿精度评价：精度评价：随机抽样目视解译精度评价随机抽样目视解译精度评价一年一熟一年两熟一年三熟一年一熟（轮作）两年三熟两年五熟未判别总和一年一熟3000000030一年两

31、熟0300000030一年三熟0318016230一年一熟（轮作）4002400230两年三熟2300250030两年五熟0130021530未判别0000112830总和36372124272837210总精度=83.8%；Kappa系数=0.81北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿误判及未判别原因：误判及未判别原因： 农作物区域的错误及变化导致的未判定和误判；农作物区域的错误及变化导致的未判定和误判； 云和大气过于频繁对判定产生的影响；云和大气过于频繁对判定产生的影响； 典型点的漏选，所选取的典型点不能概括所有的典型点的漏选，

32、所选取的典型点不能概括所有的多熟种植中农作物生长季的特征变化，造成一定多熟种植中农作物生长季的特征变化，造成一定程度的误判；程度的误判； 由于交叉拟和度对较短时间的波动敏感性比较低，由于交叉拟和度对较短时间的波动敏感性比较低，生长季过短也会造成误分。生长季过短也会造成误分。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿方法评价：方法评价：优点优点 原理简单，运算方便； 可适用于大多数具有连续波段或时段的遥感数据； 可以有效的提取中国农作物区的复种指数，并同时反映不同地区生长季的大致偏移； 应用潜力大，可在植被分类、土地覆盖变化监测以及高光谱

33、数据分析等方面发挥作用。缺点缺点 对典型点的选取要求比较高，要求有地面实验数据支持或者是大量的样点分析； 不宜于时间段过长起伏变化过多的数据组。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿主要结论：主要结论： 传统的复种指数定义过于混乱和综合，重新界传统的复种指数定义过于混乱和综合，重新界定复种指数的含义为一年内同一块耕地上耕作定复种指数的含义为一年内同一块耕地上耕作农作物的次数，并界定作物生长期在两个月以农作物的次数，并界定作物生长期在两个月以上，计算纯粹的复种指数，不仅简单易行，意上，计算纯粹的复种指数，不仅简单易行，意义明确，并且可

34、以利用多时相遥感数据对每个义明确，并且可以利用多时相遥感数据对每个像素进行提取，避免了传统统计方法的费时费像素进行提取，避免了传统统计方法的费时费力，以及行政单元的局限。力，以及行政单元的局限。北京师范大学资源科学研究所北京师范大学资源科学研究所20002000级硕士论文答辩稿级硕士论文答辩稿主要结论：主要结论：基于基于Savitzky-golay滤波原理的平滑方法，可滤波原理的平滑方法，可以有效的去除多时相以有效的去除多时相NDVI遥感数据中由于云、遥感数据中由于云、气溶胶等大气影响造成的噪音，充分利用对应气溶胶等大气影响造成的噪音，充分利用对应的云状态数据，理论简单并易于实现。可应用的云状态数据，理论简单并易于实现。可应用于不同时间尺度、空间尺度和传感器的于不同时间尺度、空间尺度和传感器的NDVI数据，以获取较高质量的数据，以获取较高质量的NDVI时序数据。时序数据。北京师范