【摘 要】
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植被叶面积指数（LAI）时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列
【机 构】
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中国科学院东北地理与农业生态研究所,中国科学院大学,LancasterEnvironmentCentre
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植被叶面积指数（LAI）时间序列的建模及预测是陆面过程模型和遥感数据同化方法的重要组成部分。MODIS数据产品MOD15A2是目前应用最为广泛的LAI数据源之一,然而MODIS LAI时间序列产品包含了一些低质量的数据,例如由于云层、气溶胶等的影响,该产品在时间和空间上缺乏连续性。MODIS LAI时间序列包含线性部分和外在干扰产生的非线性部分,单一的线性方法或非线性方法都不能对其精确建模和预测。首先利用Savitzky-Golay（SG）滤波和线性插值平滑受到干扰的LAI时间序列,然后采用季节自回归积分
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