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我国耕地保护形势十分严峻,及时获取耕地现状信息对耕地保护工作的开展具有重要参考意义。文章探讨了动态时间弯曲技术在时序NDVI数据的耕地分布信息提取中的可行性,并以江苏省苏南地区为实验区,用2010年MODIS NDVI时间序列数据进行耕地提取实验。首先使用频域低通滤波对时序NDVI数据进行重构,抑制大气、光照等噪声的影响,接着选取耕地训练样本,构建耕地参考时间序列,然后根据动态时间弯曲（DTW）方法计算待分类像元时间序列与耕地参考时间序列的相似性程度,对计算结果使用阈值分割,得到研究区耕地信息。实验中耕地提取结果正确率达84.08%,完整率达85.68%,证实了该方法的适用性。研究表明,基于时序NDVI数据相似性分析可以快速有效提取大面积耕地信息,为农业政策的制定提供参考依据。 相似文献
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热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲(DTW)距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
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基于DTW距离的时序相似性方法提取水稻遥感信息——以泰国为例简 总被引：3，自引：0，他引：3
热带季风区多云多雨的天气条件一直是多光谱遥感探测地表信息的难点之一。本文针对东南亚地区多雨多云的复杂天气条件以及水稻种植灵活的特点,利用MODIS时间序列数据,提出一种基于动态时间弯曲（DTW）距离的相似性判别的土地覆盖分类方法,对泰国东北部地区单、双季稻种植面积进行了遥感提取研究。针对研究区雨季遥感影像像元受到云覆盖影响严重,使用替换法去云,结合S-G滤波方法对计算得到的MODIS09A1数据的NDVI时序数据去噪,再采用DTW距离相似性方法逐像元比较与标准NDVI时间序列的时序相似性,将不同类型所得NDVI相似性值作为模糊分类隶属度参考值对泰国东北部地区单季稻、双季稻进行分类提取面积。最后结合野外采样数据、Google Earth高清遥感影像进行精度验证。结果表明,该方法能够用于针对东南亚多雨多云区水稻种植面积大范围监测。 相似文献
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柬埔寨可耕地资源丰富,温度适宜,水稻生产极具潜力。及时监测水稻种植时空格局对于区域水稻生产管理、灾害风险评估和粮食政策制定具有重要意义。传统的水稻遥感监测研究大多只提供年际尺度的水稻空间分布,缺乏年内尺度水稻种植与收获信息。本文首先利用一年内所有可获取的MODIS影像,构建基于像元的MODIS NDVI年时间序列曲线;然后,选取最大值、最小值、均值和标准差逐像元计算时序统计参数特征,采用FastDTW算法计算像元时序曲线与水稻参考时序曲线的相似性特征,将时序统计特征与时序曲线相似度特征相结合,利用随机森林分类器,通过机器学习进行监督分类,提取水稻熟制信息;最后,结合时序曲线提取水稻物候特征,生成水稻收获时间信息,并对水稻耕作类型进行识别。研究表明：①柬埔寨水稻种植主要集中在洞里萨湖周围的低地平原和南部的湄公河下游。尽管柬埔寨全年热量条件适宜,但水资源获取限制对柬埔寨水稻种植时空格局具有显著影响。②水稻熟制以单季稻为主,约占全年水稻种植面积的80%,且分布区域稳定;双季稻面积约占20%,年际种植空间分布变化较大。雨季稻是柬埔寨水稻的主要种植类型,种植面积约占全年水稻面积的70%左右,年际变化不大;旱季稻和前雨季稻面积约占30%,年际空间分布差异显著。③对2011年和2016年水稻种植模式分析可知,灌溉条件和洪水对柬埔寨水稻种植时空具有重要影响。本文通过对柬埔寨年内水稻种植时空格局的高精度监测,识别其主要影响因素,为制定因地制宜和有弹性的水稻种植制度、保障柬埔寨粮食安全提供借鉴。 相似文献
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MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源。但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多，其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文通过试验发现经过SavizkyGolay滤波处理的NDVI时序数列能够反映植被季相变化特征，与传统的滤波效果相比有明显改善，更符合实际情况。通过分析数据的波谱曲线，滤波后的时序数列能较好的区分植被与非植被、草本（一年生）与木本（多年生）覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征，仅通过NDVI序列很难区分。为解决这一问题，本研究利用MODIS地表温度（land surface temperature,LST）产品对NDVI时序数列修正，利用前5个主成分进行分类。所得分类结果用363个野外调查样区进行验证，总分类精度达到了69.15％，kappa系数为0.6499。结果表明添加LST的时序数列比单纯的NDVI夸大了覆盖类型的差异，提高了分类结果的精度。为充分发挥MODIS高时间分辨率的优势，下一步应对多源数据进行定量分析，结合植被的物候关键期识别土地覆盖类型，必将进一步提高分类精度。 相似文献
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为克服传统时间序列分析方法对小数据信息数据和非平稳序列检测不稳定的限制,引入滑动窗口模型思想,提出了滑动时间窗口模型的网络流量序列重组空间异构的检测方法。通过计算仿真得到不同时间窗阈值下的网络流量序列递归图,检验出网络总出口流量的确定性。通过提取递归图中异常特征点的定量递归特征的方法实现对流量异常的检测和评估。仿真实验表明,提取的流量序列定量递归特征具有较强的稳定性和自相似性,算法能有效检测出网络流量序列的隐藏异常波,尤其适合于小数据量时间序列和非平稳数据的检测和分析。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
由于归一化植被指数(NDVI)时间序列数据含有大量的噪声,对其应用带来诸多不便。为了提高NDVI数据质量,本文采用线性内插的扩展卡尔曼滤波(EKF)法对广州市森林地区的NDVI时间序列数据进行了重构,并与EKF和中值滤波方法进行比较。利用部分样点的实测数据与重构后的NDVI值进行比较,得到基于线性内插的EKF、EKF和中值滤波三种方法的相对误差分别在-1.91%~0.93%,-3.86%~5.85%和-0.28%~16.30%之间。结果表明:基于线性内插的EKF算法的时间序列重构方法重构后的NDVI时间序列能够更好的逼近高质量的数据,拟合原始曲线的波峰,在提升曲线的整体效果的同时,降低原始数据的均值偏差和数据的离散程度,对低值噪声的抑制能力更好。通过该重构方法重构后的较高质量的NDVI时间序列数据为森林监测、生态保护以及建设提供了良好的基础。 相似文献
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基于MODIS数据关键物候特征参数的东北地区植被覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
MODIS以其时间分辨率、光谱分辨率的优势成为全球及区域土地覆盖研究的主要数据源,但如何快速准确的提取所需土地覆盖信息一直是科学界研究的焦点问题。对于NDVI时序数列分类方面的研究很多,其中影响分类精度的一个重要因素就是NDVI的数据质量问题。本文利用1年MODIS旬最大值合成数据经过Savizky-Golay滤波器平滑滤波处理,应用Logistic模型提取东北地区6个关键物候参数,利用特征参数的主成分影像实现研究区植被覆盖分类,结果显示关键物候指标能提取NDVI时间变化曲线中的有效信息,去除造成植被类型混分的噪声,利用关键物候参数分类可提高植被类型的分类精度,对区域土地覆盖分类精度的提高提出了新思路。 相似文献
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基于MODIS数据的三江平原土地覆被分类 总被引：5，自引：0，他引：5
本文以三江平原为研究区域,以250m空间分辨率MODIS/NDVI时间序列数据集为数据源,通过基于Savizkky-Golay滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,并对滤波后的NDVI数据集做主成分变换,通过分析前6个主成分的各时间点的因子载荷曲线,提取地表不同植被类型物候信息的总体差异,采用“分层非监督分类法”,由简到繁,由主类到亚类,逐级分解,最终得到三江平原土地覆盖类型。分类结果表明：旱地、水田、草地、湿地、落叶阔叶林及水体的分类精度均在88%以上。而由于混合像元问题,针阔混交林与居民用地的分类精度较低。对研究结果定性评价发现,基于MODIS/NDVI数据集的土地覆盖分类结果与三江平原实际土地覆盖的空间分布格局基本一致,与MODIS土地覆盖产品相比,在类型识别和空间位置精度方面有本质性的提高,尤其是林地类别和居民用地的识别。本文的分类结果体现了三江平原土地覆被分布细节信息,说明本研究的数据处理技术和分类方法在三江平原土地覆盖制图中具可行性。 相似文献
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鉴于传统方法对科研成果关键词研究存在较强主观影响和较少考虑时间因素等问题,提出基于时间序列聚类的科研成果关键词分析方法。该方法通过统计分析方法验证关键词出现顺序在一定程度上反映了关键词反映主题思想的重要性,将关键词的重要度转化为时间序列数据,分别从重要度的数值和趋势两个角度出发,使用动态时间弯曲方法度量关键词重要度时间序列数据之间的相似性,结合近邻传播方法对关键词时间序列数据之间的相似性矩阵进行聚类分析,实现科研成果的关键词分析研究。通过对某科研管理类重要期刊2008—2017年期间刊发的科研成果论文关键词研究发现：新方法不仅可以对科研成果中关键词的关注热度和趋势进行聚类划分,自适应地找到中心关键词作为相应类别的特征代表对象,还能为科研成果关键词的主题分析提供理论方法和决策支持。 相似文献
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【目的/意义】为了提高信息服务的质量,文章融合“用户-标签-资源项”关系模型以及时间因素对于用户
标注资源的影响,提出了一种个性化推荐方法。【方法/过程】首先建立起“用户-标签-资源项”三者之间的关系模
型,分别计算用户对标签的偏好程度以及资源与标签的相关程度,以此为基础进行用户相似性和资源项相似性的
度量;然后,考虑标签使用的时间因素对用户兴趣偏好的影响结合基于用户标注行为的用户相似性以及资源项相
似性度量方法提出了改进的个性化推荐方法。【结果/结论】提出了一种综合标签和时间因素的推荐算法,该方法利
用标签使用频率描述用户偏好,并结合标签使用的时间因素动态更新用户偏好,提高推荐精度。该方法应用于医
学信息服务应用场景之中,并收集实验数据,最后将提出的方法与其他基于标签信息的协同过滤推荐方法在实验
数据集进行比较,实验结果发现该方法在推荐效果上优于对比方法。 相似文献
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基于MODIS NDVI数据的东北森林物候期监测 总被引：48，自引：1，他引：47
物候是指示气候与自然环境变化的重要指标。遥感技术的发展为物候监测和研究提供了新的手段。本文研究对象是中国东北森林,森林分布范围由Landsat TM影像解译得到的2000年土地利用数据确定。遥感数据源是2003年500m空间分辨率的MODIS NDVI 8天合成时间序列数据。通过分析东北主要森林树种的NDVI时间序列特征,表明不同树种的同一遥感参数时间序列基本形状近似,在关键物候期和变化振幅上存在差异,这为根据遥感参数时间序列曲线监测森林物候期奠定了理论基础。将MODIS NDVI 8天合成时间序列数据应用时间序列谐波分析法（HANTS）重构成每天的NDVI时间序列数据影像。基于每天的NDVI时间序列数据,研究采用动态阈值法获取了东北森林物候期及其空间分布格局。研究表明东北大部分地区树木在第100天～150天开始生长,到第260天～290天逐渐停止生长,生长季长度集中在140天～180天。通过与部分物候观测数据的比较验证,表明基于MODIS NDVI数据获取的树木生长始末日期与调查资料具有可比性,获取的森林物候期具有一定的可靠性。 相似文献
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基于MODIS/NDVI时序数据的土地覆盖分类 总被引：6，自引：0，他引：6
以250m分辨率的MODIS/NDVI时间序列数据为主要数据源,通过Sacizkky-Golay滤波重建高质量NDVI时间序列数据;同时融合500m分辨率的MODIS多光谱反射率数据和90m分辨率的DEM数据.将非监督分类法和决策树法相结合,进行黑龙江流域土地覆盖分类研究.对分类结果采用已有的土地覆盖数据和高分辨率遥感影像进行精度评价,评价结果表明,利用MODIS/NDVI时间序列数据获得较高精度的土地覆盖分类结果是可行的. 相似文献
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时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘研究中的一个重要问题,是进行序列查询、分类、预测的一项基础工作。寻求一种好的度量对提高挖掘任务的效率和准确性有着至关重要的意义。目前从事这方面的研究除了少许理论论述外,几乎都采用一种固定的方法,即提出具体要求并提供实验数据。然而,大多数实验方法不是使用范围有限就是侧重点不同。为了提供一个比较全面的实验验证,用1NN分类算法进行了大量的时间序列交叉验证实验,重新评估了其中的弹性度量,并使用不同应用领域的28个时间序列数据集进行比较,结果表明,该方法具有更高的准确性。 相似文献
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CBERS-02CCD图像中居民点用地信息提取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以前研究利用卫星图像对居民点用地信息提取的资料主要是Landsat TM、ETM 或者SPOT HRV数据,而利用中巴地球资源卫星CCD数据提取的研究较少。本研究利用中国资源卫星应用中心提供的CBERS-02CCD数据对居民点信息进行获取,对中巴卫星数据的推广应用具有一定的意义。由于不能直接利用中巴卫星数据进行归一化建筑指数(NDBI)计算以实现对居民点用地信息的提取,所以应探讨采用其他方法。首先,在对图像进行几何精校正以及投影和坐标系统转换预处理后,对图像中的主要地物光谱特征进行分析,再对图像进行归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI)计算以扩大感兴趣地物与其背景的差异,确定合适的阈值从图像中提取植被、农田、水域、山体阴影、裸地和道路等背景信息,然后居民点用地信息通过去除以上背景信息的方法间接获取。最后,信息提取结果与2004年土地利用现状更新调查数据比较以检验提取结果的精度。经过精度检验表明,利用阈值分割法从图像中提取居民点信息的整体用户精度和制图精度分别达到81.4%和77.9%,该方法对获取1:5万及小于1:5万比例尺的居民点用地专题图制图精度较高,能够满足制图要求。 相似文献
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本文基于状态空间模型构建财务危机的动态预警系统,应用卡尔曼滤波计算模型的时变参数。并以数据统计为基础,根据上市公司绩效的动态特点,提取公司状态由好向坏转变,危机由轻至重的两个阈值分割点。研究从CCER数据库选取264家上市公司,30个财务指标,时间跨度为1994-2008年、合计2724组年度观测数据作为研究样本进行时序的分析与检验。实证结果表明状态空间模型能够有效刻画企业财务状况随时间序列的累积变异,实现动态预警系统的递归更新和实时预测。 相似文献
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基于MODIS时序NDVI特征值提取多作物播种面积的方法 总被引：35，自引：0，他引：35
MODIS数据的1、2波段是具有250m空间分辨率的红和近红外波段,并具有较高的时间分辨率,可对农作物进行动态跟踪监测.随着农作物的生长,NDVI值逐渐增大,并在一定生育期达到最大值后开始下降.由于不同作物具有不同的生育期,NDVI峰值的大小、出现的时间各不相同.通过对北京市主要农作物的种植结构调查和3月中旬到11月上旬的不同作物的NDVI值采样分析,得出:①冬小麦NDVI值3月下旬相对较高,5月上旬最大;②春玉米的NDVI峰值出现于8月上旬;③夏玉米的NDVI峰值出现于8月中旬;④大豆的NDVI峰值也出现在8月中上旬,可通过物候历与春玉米区分开来(春玉米是单季作物,大豆是双季作物),通过峰值大小与夏玉米区分开来.结合北京市1:10万土地利用数据,通过NDVI值时序变化规律从MODIS数据中提取了冬小麦、春玉米、夏玉米、大豆等作物的种植面积,总体精度达到95%以上. 相似文献