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由于归一化植被指数（NDVI）时间序列数据含有大量的噪声，对其应用带来诸多不便。为了提高NDVI数据质量，本文采用线性内插的扩展卡尔曼滤波（EKF）法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构，并与EKF和中值滤波方法进行比较。利用部分样点的实测数据与重构后的NDVI值进行比较，得到基于线性内插的EKF、EKF和中值滤波三种方法的相对误差分别在-1.91%~0.93%，-3.86%~5.85%和-0.28%~16.30%之间。结果表明：基于线性内插的EKF算法的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序