發(fā)布時間：2021-08-15 10:09

　　針對一般相似性算法對曲線形態(tài)欠缺考慮或形態(tài)敏感性較差的問題,提出了一種新的曲線形態(tài)相似性度量算法。使用該算法計算未知像元NDVI時序曲線與標(biāo)準(zhǔn)NDVI時序曲線的相似性,并基于特征曲線的相似性實現(xiàn)地物的識別。算法通過特征距離加權(quán),對曲線偏移距離進行了差異性放大,相較于歐式距離、動態(tài)時間彎曲距離等,提高了對曲線形態(tài)的敏感性,降低了算法的復(fù)雜性。對該算法的有效性檢驗顯示,5種地物用戶精度平均為98%,制圖精度平均為92%,表現(xiàn)了較高的可靠性�；谠摲椒▽ο商沂�2005—2015年間的水稻種植信息提取。結(jié)果顯示,該區(qū)域單季稻分布基本穩(wěn)定,總體制圖精度為93.29%,總體面積精度為80.57%,達到較高水平。 

【文章來源】：遙感信息. 2020,35(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解示意圖

對每種地物樣本NDVI時序數(shù)據(jù)進行異常值剔除，之后進行取平均操作，獲取5種地表覆被類型標(biāo)準(zhǔn)NDVI曲線如圖2所示。分析發(fā)現(xiàn)，單季稻和雙季稻所在耕地均為一年兩季耕作模式，一年中會有2個時期為作物生長旺盛期，此階段NDVI值最大，因而其NDVI時序曲線存在2個波峰；而由于森林的生長不同于作物的種植，其生長期較長，受人類活動影響較小，因此在一年中僅存在一個階段為生長旺盛期，且該階段較長，因此其NDVI時序曲線僅存在一個波峰，與作物差異明顯，并且森林的NDVI值長期處于高值；相較于作物與森林，城鎮(zhèn)和水域在時間上的光譜響應(yīng)最為遲鈍，其光譜響應(yīng)的敏感程度較低，基本僅與光強的大小成正相關(guān)，表現(xiàn)為NDVI值整體較小，NDVI時序曲線趨勢與光照強度變化一致。因此，5種地表覆被中，城鎮(zhèn)和水域的NDVI時序曲線最為相似。這可能為單季稻和雙季稻、城鎮(zhèn)和水域易混淆的原因之一。表7為MSMA算法驗證結(jié)果�？梢钥吹�，各類地物錯分事件分布基本與訓(xùn)練情況一致，僅是數(shù)目有所差別。在β值固定的條件下，單季稻和雙季稻用戶精度有所上升，分別為99.85%和96.50%，森林用戶精度保持不變，城鎮(zhèn)和水域用戶精度有所下降，但基本穩(wěn)定；對制圖精度而言，5種地物均有所下降，其中雙季稻最低，制圖精度為88.13%，但仍然較為理想，單季稻制圖精度最高，為96.84%�？傮w而言，MSMA模型訓(xùn)練和模型驗證前后用戶精度和制圖精度保持穩(wěn)定，說明了MSMA算法具有一定的穩(wěn)健性，在地物分類領(lǐng)域具有操作的可行性。

為了進一步驗證MSMA算法可靠性，本文同時檢驗了動態(tài)時間彎曲距離方法（DTW）對5種地物的分辨能力，使用的數(shù)據(jù)與MSMA算法驗證樣本相同，并使用分位數(shù)法作為閾值獲取方式，在不同分位數(shù)水平下，各類樣本錯分情況如圖3所示，用戶精度及制圖精度結(jié)果如表8所示。從表8可以看出，隨著分位數(shù)的增長，制圖精度隨之增大，當(dāng)分位數(shù)為95%時，制圖精度均在90%以上；而對于用戶精度，水域和單季稻表現(xiàn)較好，其他3種地物則基本在50%以下；5種地物中，唯有水域的用戶精度和制圖精度均保持較高水平，森林的用戶精度最低，一直保持在10%以下，雙季稻次之，保持在20%左右。由圖3分析知，在從樣本集中對森林進行識別時，存在大量的單季稻和雙季稻樣本被分為森林類別，在對單季稻進行識別時，則有大量的森林和雙季稻被分為單季稻。而對于水域，各類地物則有著相對較小的錯分比例，當(dāng)分位數(shù)為90%以下時，水域錯分為各類地物的比例均低于10%，各類地物被錯分為水域的比例同樣較低�？梢�，他類樣本的大量錯分是各類別用戶精度低下的直接原因。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于遙感和氣象數(shù)據(jù)的江蘇省水稻面積監(jiān)測和估產(chǎn)研究[D]. 湯斌.浙江大學(xué) 2016



本文編號：3344350