【摘要】：時(shí)間序列影像能夠反映植被的物候信息,有助于大幅度提高植被聚類精度,尤其對(duì)于單時(shí)相影像上生長(zhǎng)特性相似的樹種效果尤其明顯。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DTW)能夠解決不等長(zhǎng)時(shí)間序列的匹配問題,且能夠抵抗噪聲造成的時(shí)間序列中出現(xiàn)的異常值,從而取得更好的相似特征匹配效果。基于6時(shí)間序列GF-1影像數(shù)據(jù),分別采用DTW和歐式距離(ED)進(jìn)行時(shí)間序列的相似性度量,然后將DTW距離和ED距離運(yùn)用到K-Means算法中,完成對(duì)圖像樹種的聚類。結(jié)果表明:基于DTW-K Means的時(shí)間序列遙感影像分類方法能夠適用于樹種分類,總精度為92.21%,Kappa系數(shù)為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.
【作者單位】： 東北林業(yè)大學(xué);
【基金】：黑龍江省博士后基金資助(LBH-Z10279) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2572014CB20) 哈爾濱市應(yīng)用技術(shù)研究與開發(fā)項(xiàng)目(2015RQQXJ071)
【分類號(hào)】：TP751

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2131701