基于动态时间规整算法的时间序列遥感影像树种分类

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。