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HANTS滤波算法是一种时间序列谐波分析方法,它综合了平滑和滤波两种方法,能够充分利用遥感图像存在时间性和空间性的特点,将其空间上的分布规律和时间上的变化规律联系起来。该算法在进行影像重构时,充分考虑了植被生长周期性和数据本身的双重特点,能够用代表不同生长周期的植被频率曲线重新构建时序NDVI影像,真实反映植被的周期性变化规律。
HANTS滤波算法对快速傅立叶变换进行了改进,具有更大的灵活性。具体来说,它可以是不等时间间隔的影像,同时对时序图像的要求不象快速傅立叶变换(FFT)那么严格。该算法的核心算法是最小二乘法和傅立叶变换。通过最小二乘法的迭代拟合去除时序NDVI值中受云污染影响较大的点,借助于傅立叶在时间域和频率域的正反变换实现曲线的分解和重构,从而达到时序遥感影像去云重构的目的。
附出图效果如下: