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遥感定量反演地表参数时间序列产品已被广泛应用于植被动态变化、全球气候变化、防灾减灾及环境保护等领域。由于卫星观测往往受到大气条件（如云、气溶胶、水汽等）以及传感器自身稳定性的影响等,许多由卫星观测反演得到的陆表产品,如归一化差值植被指数（NDVI）、叶面积指数（LAI）、地表温度（LST）、微波极化亮温（PDBT）等存在严重的时空不连续问题。为了获取时间序列上连续、空间上完整的地表参数遥感产品以满足长时序的陆面过程分析与建模的需求,目前已发展多种遥感时间序列重建模型。本文介绍了基于傅里叶变换的时间序列谐波