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其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标，其在全球变化过程中起着重要作用，也是对气候变化最敏感的组分， 植被是陆地生态系统中最重要的组分之一， 一：长时序遥感产品在全球变化/植被变绿/植被物候等方面的应用 Science/Nature/PNAS等相关文章 长时序遥感数据产品介绍 长时序遥感数据产品分析方法 长时序遥感数据产品质量评价 二：MODIS遥感数据产品预处理 基于MODIS TOOL的HDF影像拼接/子区截取/格式转换 基于MODIS TOOL的长时序海量遥感数据的自动批处理程序 基于MATLAB的遥感产品数值读取 基于MATLAB的产品质量控制(QC)图层读取及含义解读 经QC后的产品最大值/均值/中值等合成 三：长时序MODIS遥感数据产品时间序列重构 遥感数据异常值/离群值outliers检测方法 年内时间序列遥感数据重构以去除噪声点(滤波、多项式拟合、…) 长时序逐年份遥感产品年均/最大值、月均/最大值、季节均/最大值批处理运算 距平anomaly及变异系数coefficient of variation计算 不良天气(如云)对长时序遥感数据分析的影响 四：基于GIMMS 3g和MODIS NDVI构建更长时序遥感数据 GIMMS 3g和MODIS NDVI产品相关性分析 重叠时间段内GIMMS 3g和MODIS NDVI产品融合 基于GIMMS 3g和MODIS NDVI产品的更长时间序列产品生成 五：植被物候提取与分析实践应用 年内时间序列遥感数据重构方法 多种植被物候提取方法实现：threshold/logistic/derivative/… 生长季开始/长度/结束日期提取 区域植被SOS/LOS/EOS制图 年际间植被物候变化趋势分析 六：植被变绿趋势分析实践应用 长时序年际间植被变化趋势分析方法 植被变绿/变黄趋势判断准则 基于一元线性回归的植被变化趋势判断 基于Manner-Kendall(M-K)的植被变化检验 基于变异系数法(CV)的植被变化稳定性分析 区域结果成图显示与空间格局分析 七：植被变绿与生态系统固碳一致性分析 植被变绿意味着生态系统固碳增强吗？-来自长时序遥感产品的启示 长时序NDVI变化趋势分析 长时序LAI变化趋势分析 长时序GPP变化趋势分析 长时序NDVI/LAI/GPP变化趋势综合研判 八：草地生长关键参数/生物量遥感估算及趋势分析 草地LAI/覆盖度/生物量遥感估算原理 PROSAIL辐射传输模型应用 PROSAIL模型参数敏感性分析 基于PROSAIL模型草地关键参数遥感反演 长时序草地生长变化趋势分析 原文：基于MATLAB长时间序列遥感数据处理及在全球变化、物候提取、植被变绿与固碳分析、生物量估算与趋势分析等领域中的技术应用 https://blog.sciencenet.cn/blog-3595493-1544848.html 上一篇：FVCOM 潮流、波浪、泥沙、水质、温盐、染色剂、粒子示踪、嵌套、背景流、自动化全流程 ，imToken官网，。

能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化。