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基于S-G滤波的MODIS-EVI时间序列数据重建（2009年）

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简介：
本研究采用S-G滤波技术优化处理MODIS-EVI时间序列数据，旨在恢复并提升环境监测与植被动态分析的质量和精度，特别聚焦于2009年的数据分析。 采用S-G滤波方法对MOD13A2-EVI从2001年至2007年间的数据进行时间序列重构，以去除云层影响并消除离群值，从而提高数据质量和可信度。对比重构前后的数据发现，经过重构的EVI数据在空间上更加一致，在时间维度上的年际变化也更为稳定。

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  • 基于S-G滤波的MODIS-EVI时间序列数据重建（2009年）
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    本研究采用S-G滤波技术优化处理MODIS-EVI时间序列数据，旨在恢复并提升环境监测与植被动态分析的质量和精度，特别聚焦于2009年的数据分析。 采用S-G滤波方法对MOD13A2-EVI从2001年至2007年间的数据进行时间序列重构，以去除云层影响并消除离群值，从而提高数据质量和可信度。对比重构前后的数据发现，经过重构的EVI数据在空间上更加一致，在时间维度上的年际变化也更为稳定。
     
  • 中国2000-2004年1km MODIS EVI栅格数据
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    本数据集包含中国地区从2000年至2004年的月度及年度1公里分辨率MODIS植被指数(EVI)栅格数据，适用于土地利用变化、生态系统监测等研究。 该植被指数数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为月度。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位和裁剪等处理后得到逐月的EVI（增强型植被指数）数据，并利用最大合成法生成对应年份的EVI数据。 具体信息如下： - 时间范围：2000年至2004年 - 地区：中国 - 时间分辨率：年度 - 空间分辨率：1km - 投影坐标系：兰伯特等积圆锥投影（Albers conical equal area） - 椭球体模型：WGS84 引用文献： Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC. 下载的数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用。
     
  • Bootstrap 时间序列：用于（向量）时间序列数据的重采样程序 - MATLAB...
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    Bootstrap Time Series是一款专为MATLAB设计的工具箱，提供了丰富的函数和算法来处理和分析（向量）时间序列数据，尤其擅长于进行各种类型的重采样操作。 考虑的程序包括：重叠块引导程序、固定引导程序以及季节性块引导程序。如果块大小等于1，则应用独立同分布自助法（Efron）。所有这些方法都适用于向量时间序列的数据处理。
     
  • 基于Matlab的小波分析时间序列数据程序
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    本程序利用Matlab开发，旨在进行小波分析以处理和解析时间序列数据，适用于信号处理、金融数据分析等多个领域。 以美国某气象站1894年至2010年连续的年降水量为例，通过小波分析完成以下任务：①计算小波变换系数；②绘制小波系数实部等值线图；③绘制小波系数模和模方等值线图；④绘制小波方差图；以及⑤绘制不同时间尺度的小波实部过程线。所谓年降水量时间序列的多时间尺度是指：在演化过程中，年降水量的变化并非存在固定周期，而是随着研究的时间尺度变化而表现出不同的周期性特征。这种现象通常表现为较小时间尺度上的周期嵌套于较大时间尺度的周期之中。换句话说，在时域中，年降水量的变化具有多层次的时间结构和局部特性。
     
  • 基于Hants滤波的长时间序列遥感数据分析平滑处理
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    本研究提出了一种利用HANTS（Harmonizable Alternating Neighborhood Search）算法对长时间序列遥感数据进行有效平滑和噪声去除的方法，旨在提升数据分析精度与可靠性。 Hants滤波适用于对长时间序列的遥感数据进行平滑处理，适合用于时间序列分析、变化分析以及物候参数提取等前期数据处理工作。
     
  • 用C++实现S-G滤波
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    本文介绍了使用C++编程语言来实现S-G（Savitzky-Golay）滤波器的方法。通过详细代码示例和解释，帮助读者理解如何在实际项目中应用该算法进行信号平滑处理。适合需要在工程项目中对数据进行去噪和平滑处理的技术人员参考学习。 使用C++编写的SG滤波需要依赖GSL库。该滤波方法的文献参考为Chen等人于2004年发表的文章《基于Savitzky-Golay滤波器重建高质量NDVI时间序列数据集的一种简单方法》，刊载在《遥感环境》杂志上。
     
  • 基于Matlab的卡尔曼滤波时间序列分析实现
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    本项目利用MATLAB平台实现了卡尔曼滤波算法在时间序列数据分析中的应用，通过优化参数估计，有效提升了数据预测与平滑处理的精度和效率。 Matlab实现卡尔曼滤波（Kalman Filtering）时间序列分析，在此过程中可以利用Matlab的强大功能来进行复杂的数据处理与预测任务。通过编写相应的代码，能够有效地对动态系统进行状态估计，并应用于各种需要实时数据处理的场景中。这种方法在信号处理、导航及控制系统等领域有着广泛的应用价值。
     
  • L1趋势滤波（适用于时间序列数据，揭示隐含趋势）
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    L1趋势滤波是一种专为时间序列数据分析设计的方法，能够有效剔除噪声，清晰地揭示隐藏在数据背后的长期趋势。 最小绝对收缩和选择算子回归（LASSO）由Tibshirani于1996年提出，是一种线性模型的压缩估计方法，有时也称为线性回归的L1正则化。KIM等人借鉴了趋势滤波的思想，对内在趋势的二次差分项进行L1范数处理，提出了L1趋势滤波。类似于LASSO回归原理，L1范数使得许多二次差分项缩减为零，从而得到的趋势是分段线性的，并且包含折点。因此，L1趋势滤波非常适合用于分析分段线性时间序列中的趋势变化、拐点或斜率的变化。
     
  • 基于R的数据的时间序列分析
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    本课程聚焦于利用R语言进行时间序列数据分析，涵盖模型构建、预测及应用案例，旨在提升学员在金融、经济等领域的数据解读能力。 人大版的《时间序列分析》基于R的数据分析非常有用。
     
  • 时间序列预测的数据集 时间序列预测的数据集
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    简介：时间序列预测的数据集包含按时间顺序排列的历史观测值，用于训练和评估预测模型。这些数据涵盖多种领域如金融、气象等，帮助研究者分析趋势及模式以进行未来事件的预估。 时间序列预测数据集包含了用于分析和建模的时间顺序记录的数据集合。这些数据通常被用来进行趋势分析、模式识别以及未来值的预测，在金融、气象学等领域有广泛应用。准备这样的数据集需要确保其包含足够长的历史信息，以便模型能够捕捉到潜在的趋势与周期性变化，并且要保证数据的质量以提高预测准确性。