matlab归一化重组指数代码苯妥英 这是基于python的代码，用于处理现象。 提取基于可见带的植被指数的时间序列，主要是绿色色坐标（GCC），过量绿色指数（ExG）和归一化的绿色和红色（VIgreen）差异使用Savitzky Golay滤波器平滑时间序列，将指数重新缩放为介于0和1之间使用MATLAB Levenberg Marquardt算法完成了基于时间序列曲率变化的季节性提取

MODIS1B数据的预处理及归一化植被指数计算(1).pdf

为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法较为适合本研究区。

matlab归一化艺人指数代码MATLABNDVI MATLAB 程序，可获取使用近红外 (NIR) 转换相机获取的图像并生成修改后的归一化差分植被指数 (NDVI)。 有 2 个版本：JPEG 文件的独立版本和 DNG (RAW) 文件格式的 2 个代码（主要和功能文件）版本。 这些版本对于 NIR Drone Imaging 生成 NDVI 很有用。 本文中展示的代码利用：

matlab归一化重组指数代码具有表示量化的Tensor词典学习，用于遥感观测压缩 该存储库包含基于一种新的张量字典学习方法（用于使用CANDECOMP / PARAFAC（CP）分解）的张量数据压缩而设计的用于张量数据压缩的MATLAB代码和脚本，如论文“具有表示量化的张量字典学习用于遥感技术”中所述观察压缩”（A. Aidini，G。Tsagkatakis，P。Tsakalides）。 在提出的方法中，使用交替方向乘数法（ADMM）方法估计特殊结构张量的字典，并从训练样本中学习符号编码字典。 给定学习模型，首先通过一组稀疏系数来表示一个新样本，该稀疏系数对应于学习字典元素的线性组合。 然后，对所导出的系数进行量化和编码以便进行传输，从而显着减少了表示数据的有用信息所需的位数。 要求 数据集 在卫星衍生观测的时间序列上，更具体地说是归一化差异植被指数（NDVI）的时间序列上，对所提出的压缩算法的有效性进行了评估。 更详细地，文件training_data.mat和testing_data.mat包含50个训练和40个测试时间序列，大小为200 x 200 x 7（我们的实验），其中最

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

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