An evaluation of time-series smoothing algorithms for land-cover classifications using MODIS-NDVI multi-temporal data

In this study we compared the Savitzky–Golay, asymmetric Gaussian, double-logistic, Whittaker smoother, and discrete Fourier transformation smoothing algorithms (noise reduction) applied to Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time-serie...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Remote sensing of environment Jg. 174; S. 258 - 265
Hauptverfasser:	Shao, Yang, Lunetta, Ross S., Wheeler, Brandon, Iiames, John S., Campbell, James B.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.03.2016
Schlagworte:	algorithms basins cropland crops Great Lakes land cover moderate resolution imaging spectroradiometer MODIS-NDVI Multi-temporal analysis normalized difference vegetation index phenology remote sensing Smoothing algorithms time series analysis Validation North America, Great Lakes Basin Great Lakes Validation Smoothing algorithms Multi-temporal analysis MODIS-NDVI
ISSN:	0034-4257, 1879-0704
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!