基于动态时间规整算法的时间序列遥感影像树种分类

发布时间：2018-07-18 11:01

【摘要】：时间序列影像能够反映植被的物候信息,有助于大幅度提高植被聚类精度,尤其对于单时相影像上生长特性相似的树种效果尤其明显。动态时间规整算法(DTW)能够解决不等长时间序列的匹配问题,且能够抵抗噪声造成的时间序列中出现的异常值,从而取得更好的相似特征匹配效果。基于6时间序列GF-1影像数据,分别采用DTW和欧式距离(ED)进行时间序列的相似性度量,然后将DTW距离和ED距离运用到K-Means算法中,完成对图像树种的聚类。结果表明:基于DTW-K Means的时间序列遥感影像分类方法能够适用于树种分类,总精度为92.21%,Kappa系数为0.90,均高于ED-K Means方法。
[Abstract]:Time series images can reflect the phenological information of vegetation and can greatly improve the accuracy of vegetation clustering, especially for tree species with similar growth characteristics. Dynamic time warping algorithm (DTW) can solve the matching problem of unequal time series and can resist the outliers in time series caused by noise so as to achieve better matching effect of similar features. Based on six time series GF-1 image data, DTW and Euclidean distance (Ed) were used to measure the similarity of time series, and then DTW distance and Ed distance were applied to K-Means algorithm to cluster the tree species. The results show that the time series remote sensing image classification method based on DTW-K means can be applied to tree species classification, and the total accuracy is 92.21 Kappa coefficient 0.90, which is higher than that of ED-K means method.
【作者单位】： 东北林业大学;
【基金】：黑龙江省博士后基金资助(LBH-Z10279) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572014CB20) 哈尔滨市应用技术研究与开发项目(2015RQQXJ071)
【分类号】：TP751

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本文编号：2131701