S-G滤波(Savitzky-Golay滤波)是一种常用于数据平滑和拟合的数字滤波器。它可以在不降低信号分辨率的情况下去除信号中的噪声和粗糙部分,适用于各种数据类型,如光谱数据、生物信号、地球物理数据等。 S-G滤波的原理是基于局部多项式拟合的思想,其核心是对信号进行局部加权多项式拟合。在滤波过程中,通过对一段信号进行多项...
S-G滤波可以通过矩阵运算的方式进行实现,这种方法计算速度较快,并且可以使用线性代数库来实现。S-G滤波常用于对光谱数据进行平滑处理,也可以用于对其他类型的数据进行平滑和去噪处理。 公式推导 以拟合一个三次多项式为例,窗口是5,根据三次多项式公式: 。 那么这五个窗口的值可以代入进去,写成矩阵形式: 不妨把上式...
S-G平滑滤波的效果,随着选取窗宽不同而不同,可以满足多种不同场合的需求。 最常用的一种算法是“移动平均”,通常被用于在利用已有资料中捕获重要趋势,去除噪音、结构细节或瞬时现象,来平滑一个数据集。 在GEE中,与通常的数值计算软件或程序语言(Python,R,Matlab 等...),因为大量的数据是分散在各个不同的服务器...
S-G滤波是用于数据平滑和拟合的数字滤波器，能去除数据中的噪声和粗糙部分，适用于多种数据类型，如光谱、生物信号、地球物理数据。其原理是基于局部多项式拟合，通过多项式拟合来近似信号，阶数和窗口大小决定了拟合的复杂度和精度。计算可通过矩阵运算实现，速度快，并且使用线性代数库。Whittaker滤波则是一...
(3) NDVI 和 LSWI 时间序列 8d 合成、线性插值、S-G 滤波平滑。 NDVI 时间序列曲线是表征作物完整物候周期最常用的方法,被广泛用于识别作物种植强度的空间格局。作物的物候阶段包括种植、出苗、抽穗、成熟和收获,反映在 NDVI 时间序列曲线中是一个“升高-峰值-降低”的动态过程。双季种植区一年发生两次这种过程 (...
假设一副为MxNde数字图像f(x,y),经过平滑滤波后所得的数字图像为g(x,y),那么它的每个像素点的灰度值由几个包含(x,y)的预定领域的像素的灰度级平均值来决定。如下所示: 式中,S是(x,y)像素点的不包含(x,y)这一像素点的预定领域,k是在S内坐标点的总数。
(3) NDVI 和 LSWI 时间序列 8d 合成、线性插值、S-G 滤波平滑。 NDVI 时间序列曲线是表征作物完整物候周期最常用的方法,被广泛用于识别作物种植强度的空间格局。作物的物候阶段包括种植、出苗、抽穗、成熟和收获,反映在 NDVI 时间序列曲线中是一个“升高-峰值-降低”的动态过程。双季种植区一年发生两次这种过程 (...
这种方法简单实用,但是无法恢复地表真实情况,且会造成最大值对应的日期发生偏移,通常还要结合各种滤波算法对时间序列数据进行平滑,比如S-G滤波、谐波分析等。 为了实现最大值合成,需要将时间序列数据(ee.Image)转为更易处理的数组(ee.Array)。实现的过程比较简单,使用滑动窗口,在时间序列上取窗口内的最大值作为返回...
(3) NDVI 和 LSWI 时间序列 8d 合成、线性插值、S-G 滤波平滑。 NDVI 时间序列曲线是表征作物完整物候周期最常用的方法,被广泛用于识别作物种植强度的空间格局。作物的物候阶段包括种植、出苗、抽穗、成熟和收获,反映在 NDVI 时间序列曲线中是一个“升高-峰值-降低”的动态过程。双季种植区一年发生两次这种过程 (...