HANTS时间序列谐波分析法.docx

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HANTS时间序列谐波分析法

HANTS（theHarmonicanalysisoftimeseries）——时间序列谐波分析法

时间序列谐波分析法（HarmonicAnalysisofTimeSeries，HANTS）是平滑和滤波两种方法的综合，它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。

时间序列谐波分解法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。

时间序列谐波分析法是对快速傅立叶变换的改进，它不仅可以去除云污染点，而且对时序图像的要求不象快速傅立叶变换（FFT）那么严格，它可以是不等时间间隔的影像。

因此同快速傅立叶变换相比，HANTS在频率和时间系列长度的选择上具有更大的灵活性。

时间序列谐波分析法进行时序影像的重构也是基于云对NDVI的负值影响，但是它与最大值去除云污染的影响是两个完全不同的方法。

它是首先通过傅立叶变换得到非零频率的振幅和相位，然后将所有的点进行最小二次方拟合。

通过观测资料与拟合曲线的比较，对于那些明显低于拟合曲线的点被作为云污染点通过把它们的权重赋为零而拒绝参与曲线的拟合。

建立在剩余点上进行新的曲线拟合，通过这种反复进行的迭代过程实现图像的重构。

    HANTS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。

采用时间序列谐波分析法（HANTS）可以对时间谱数据进行平滑。

其核心算法是傅立叶变换和最小二乘法拟合，即将时间谱数据分解成有限个谐波（正弦波或余弦波），从中选取若干个能反映影像时序特征的谐波进行叠加，达到重构时序数据的目的。

（左丽君 MODIS/NDVI和MODIS/EVI在耕地信息提取中的应用及对比分析）

   原始NDVI曲线与HANTS滤波后曲线

Hants软件操作步骤

1：

projict

设置输入输出、图像大小、波段等。

data_list为时间序列数据的文件列表，需和数据文件放同一个目录下（数据为裸数据格式，envi标准格式即可），格式如下图所示（IMG只是加的一个标识，用于其他处理，并不是文件的格式）。

2：

bat-file

生成工程文件bat，creat后run。

3：

设置参数

4：

 creat后run

5：

6：

7：

8：

9：

处理完成后直接打开psf文件即可，注意数据类型要与原数据类型保持一致。