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基于Mult-TWDTW算法的时序SAR图像土地覆盖分类
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作者 孟萌萌 黄瑞瑞 +1 位作者 毋琳 黄亚博 《计算机系统应用》 2024年第5期203-209,共7页
合成孔径雷达(SAR)图像为土地覆盖分类提供了重要的时序数据源.现有的时间序列匹配算法可以充分挖掘时序特征的相似性信息,从而获得较好的分类效果.本文引入了综合考虑形状相似性和物候差异的经典时序匹配算法TWDTW (time weighted dyna... 合成孔径雷达(SAR)图像为土地覆盖分类提供了重要的时序数据源.现有的时间序列匹配算法可以充分挖掘时序特征的相似性信息,从而获得较好的分类效果.本文引入了综合考虑形状相似性和物候差异的经典时序匹配算法TWDTW (time weighted dynamic time warping)指导SAR土地覆盖分类,并针对传统TWDTW仅考虑单一特征时间序列上的相似性匹配问题,提出了一种基于多特征联合的时间加权动态时间规整算法(Mult-TWDTW).该方法首先提取后向散射系数、干涉相干性以及双极化雷达植被指数(dual polarization radar vegetation Index,DpRVI)这3种特征,然后在TWDTW算法基础上联合多个特征设计了Mult-TWDTW模型.为验证所提方法的有效性,使用Sentinel-1A时序数据在丹江口区域完成土地覆盖分类,并将Mult-TWDTW与MLP、1D-CNN、Kmeans、SVM和使用单特征的TWDTW算法进行对比.实验结果显示,Mult-TWDTW算法得到了最好的分类效果,总体精度和Kappa系数可以达到95.09%和91.76,表明Mult-TWDTW算法有效联合了多个特征信息,能够提升时序匹配算法在多种土地覆盖类别分类中的潜力. 展开更多
关键词 土地覆盖分类 合成孔径雷达(SAR) 相似性匹配 mult-twdtw DpRVI
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