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摘要： 热带地区完整中分辨率时间序列遥感数据对于地表过程及地表扰动观测具有重要应用价值。针对热带地区Landsat数据存在云、雾污染及传感器本身缺陷导致的大量数据缺失问题，在现有的条带数据缺失填充算法（GNSPI）基础上，提出三次修复法。该方法能自动识别当前待修复像元前后48 d内有效参考像元，继而经三次修复法实现当前缺失数据的修复。实验结果表明：三次修复法整体平均修复精度（R2）可达0.88，该方法弥补了GNSPI填充算法需要整幅参考影像不存在无效像元方可执行的苛刻要求，提高了有效观测像元的利用率，对于获取热带地区长时间序列有效观测数据具有重要意义。 关键词： Landsat;  数据缺失;  数据修复;  热带地区     Abstract: Time series remote sensing data with moderate resolution is playing as an important role for surface process and surface disturbance observation. For Landsat data in tropical areas， there are invalid land observation data and data loss caused by cloud， fog or sensor defects. Based on the existing GNSPI algorithm， a triple repairing method is proposed. This method automatically identifies the effective reference pixels within 48 days that before and after the current invalid pixels， and then obtain effective reference pixels for the current data to be repaired， and then fill the current missing data using the three triple repair which was based on the GNSPI method. The overall average filling accuracy is up to 0.88 in our study area. This method makes up for the GNSPI filling algorithm's harsh requirement that the reference image needs the whole image without invalid pixels， and improves the utilization rate of observed high quality pixels. The method proposed in this paper has a great significance for the establishment of long time series data and the related research.

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