[发明专利]一种时间序列遥感影像降维方法

权利要求书

1.一种时间序列遥感影像降维方法，其特征在于，包括如下步骤：

S101、构建时间序列遥感影像数据，计算像元间的DTW度量距离；

S102、选取样本构建标准样本库；

S103、通过kNN算法构建近邻图及赋予权重；

S104、基于步骤S103得到的近邻图及权重，计算标准样本库像元与时间序列遥感影像数据中所有像元的测地线距离；

S105、依据步骤S104得到的测地线距离，构建标准样本库像元与时间序列遥感影像数据中所有像元的测地线距离矩阵以及标准样本库像元间的测地线距离子矩阵；

S106、用MDS算法获得降维后的结果；

其中，所述步骤S103的步骤如下：

3a)时间序列遥感影像上的每个像元按DTW度量选择其距离最小的k个像元，用边连接起来形成近邻图；

3b)为每条边赋予权重，权重即为相应两个像元间的DTW度量距离；

所述步骤S106的步骤如下：将所述步骤S105构建的测地线距离子矩阵作为输入，使用MDS算法在空间中寻找最优解，再基于最优解对测地线距离矩阵进行仿射线性变换得到整个影像的降维结果。

2.根据权利要求1所述的时间序列遥感影像降维方法，其特征在于，所述步骤S101的步骤如下：

1a)将原始时间序列遥感影像按照光谱-时相进行排列；

1b)剔除无效数据，保留有效数据；

1c)DTW度量计算时间序列遥感影像数据中像元间的DTW度量距离。

3.根据权利要求2所述的时间序列遥感影像降维方法，其特征在于，所述步骤1a)中的原始时间序列遥感影像的排列的方法为：将同一波段的所有时相数据排列在一起。

4.根据权利要求2所述的时间序列遥感影像降维方法，其特征在于，所述步骤1b)中用云掩膜文件将每个时相中所有波段被云覆盖区域的数据从所构建的时间序列遥感影像数据中进行掩膜。

5.根据权利要求1所述的时间序列遥感影像降维方法，其特征在于，所述步骤S102的步骤如下：

2a)为时间序列上的每个类别分别选取实地样本点，并提取相应的光谱-时相曲线；

2b)将每个类别所有样本的有效数据整合在一起，形成每个类别一条完整的光谱-时相标准样本曲线；

2c)根据标准样本曲线，从时间序列遥感影像上依据DTW度量寻找距离最小的若干像元用来构建标准样本库；

2d)采用K均值聚类方法，确定步骤2c)所述像元的聚类中心；

2e)将与聚类中心最近的像元作为最终标准样本库像元。

6.根据权利要求1所述的时间序列遥感影像降维方法，其特征在于，所述步骤S104采用Dijkstra算法计算标准样本库中像元与时间序列遥感影像上所有像元的测地线距离。