软件环境：Matlab R2014a+TIMESAT3.2
数据介绍：MODIS A3或Q1的NVI（NDVI）均测试过这个流程，可行（大拇指）。
TIMESAT输入n年数据，提取n-1年的物候参数。通常用三年的数据，取中间一年的物候影像。因为软件无论提取的是像元的前两年物候，还是后两年，均有中间的年份，像元的物候更完整；还能保证是完整的物候周期，结果更准确。
如果是一年的数据，倒也是可以用一年的数据复制成三年，骗过软件。
本文介绍：操作过程中的小记录，害怕自己忘记，所以是“傻瓜式”教程。不涉及软件安装与配置，不涉及理论原理和软件原理，只是从准备TIMESAT可兼容的数据，到生成物候影像的操作流程。
①研究区影像提取。进行反演的遥感影像最好是矩形的。因为不规则的裁剪，边缘像元的缺损容易使反演结果产生错误。在TIMESAT中，不规则裁剪可能会因为nodata值太多，生成时序曲线失败。所以解决方案就是使用包含研究区域的矩形影像。（如果是矩形区域还失败的话，可能是因为研究区沿海。扩大数据范围，降低水体在影像中的占比，可以解决。）
下图影像的范围就是进行作业的影像，矢量是研究区（河北省）。
②波段提取。影像一定是只是植被指数的单波段影像。这个就没什么好说的了，就八仙过海，各显神通吧。
③转化为dat或img格式。TIMESAT兼容这两种数据格式。使用ArcGIS中【栅格转其他格式（批量）】工具，将提取波段后的数据（.tif）转化为可兼容的格式（.dat）。
④建立数据列表。TIMESAT用数据列表的txt读取时间序列影像，所以需要建立数据列表txt，可以用excel实现。路径要完全正确，必须带有后缀，首行是影像景数。
①timesat界面介绍。
②TSM_GUI生成时序曲线，保存设置文件（* .set）。
横坐标为影像期数，纵坐标为像元值。提取的点，不同专业有不同叫法。选择拟合函数，大部分用的是S-G，我用的是逻辑斯蒂；根据需要调整阈值提取点位，操作手册上建议的阈值是0.2，我用的是0.14。
·第一个点【返青期、生长季开始期等】就是植被指数曲线开始上升时，叶面积开始增大。
·第二个点【抽穗期、生殖生长转折期等】就是曲线最大值，叶面积登顶后开始减小。
·第三个点【成熟期、收获期】就是曲线下降到最小值，叶面积降至最小。
在这里我有个疑问，不过以后再解决吧。
如果从原理出发，NVI影像像元值的值域该是[-1，1]，可我处理的影像像元值的值域是（-500,4000），查了文献都没有强调，看了修改值域的博文，嗯，并不是很明白原理，逻辑没有走通，所以先认为可能对提取物候结果没有影响
A.调整参数，生成时序曲线
B.保存设置文件（* .set）。
③TSF_process拟合物候参数文件（ * _TS.tpa）。单击TSF_process选择刚刚保存的*.set文件，软件开始按行拟合。出现文件路径后，拟合完成
④TSF_seas2img生成物候二进制文件。单击TSF_seas2img选择拟合好的文件*_TS.tpa，接下来直接走图。
①二进制文件另存为TIFF文件。打开ENVI，打开一景同区域影像（需要它的头文件），以图示方式打开生成的二进制文件“*_s1”文件。
弹出Header Info对话框，输入头文件，设置参数。
设置完成后，小OK鼠标一点，影像就显示了。此时生成的影像是过程文件，需要另存为TIFF文件。（就不用多suo了吧）
②定义投影。此时物候影像没有坐标系，需要在ArcGIS中对TIFF影像【定义投影】。
③影像期数转化为天数。主要使用ArcGIS的栅格计算器
-剔除负值（生成二进制文件时设置的Nodata的值）。
-此时像元值表示为影像期数，所以值域应该在中间年份的影像期数之间。我的就应该是[24,46]。但实际像元值的值域是[0,43]。
-所以再剔除前23景影像的参数值，保证留下的是中间年份的。我用的方法是计算【影像-23】后，再次剔除负值。
-再以计算公式【影像*时间分辨率+1】，将期数转化为天数。
经过统计，返青期主要集中在81-162天之间。有异常值也是正常的，毕竟数据有云、有水、有积雪、有……，【但】像元数很少（也就是在误差范围内的意思）。
④按研究区裁剪。
