[發明專利]一種遙感時序數據聚類方法

有效

• 申請號: 202110659189.5
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113392166B
• 公開（公告）日: 2022-10-21
• 發明（設計）人: 楊震;董前林;王珂
• 申請（專利權）人: 河南工業大學
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06F16/215
• 代理公司: 鄭州銀河專利代理有限公司 41158
• 代理人: 陳玄

1.一種遙感時序數據聚類方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1，數據下載及預處理，下載研究區域每年一景的植被生長季Landsat影像數據，并對影像數據進行預處理，構建研究區域的年際時序NDVI數據；

S2，遙感時序數據去噪處理，得到濾波后的NDVI時序數據；

S3，距離計算，處理不同變化時間與值域范圍的距離測度，獲取形狀相似性，采用互相關法確定時序數據間的相似性，并得到基于形狀相似性的時序數據間的距離；

S4，質心計算，通過DTW Barycenter Averaging求解每個聚類的質心；

S5，初始質心選擇；

S6，聚類過程，基于初始質心，每次迭代需要執行2個步驟：(a)輸入質心，將NDVI時序數據分配給與之最接近的質心；(b)當有新的NDVI時序數據加入，利用DTW BarycenterAveraging更新聚類質心，重復這2個步驟，直到每個聚類的成員無變化，或達到最大迭代次數。

2.如權利要求1所述的遙感時序數據聚類方法，其特征在于：在步驟S1中，對獲取的Landsat影像數據的預處理方法為：利用掩膜文件去除影像數據中的云和陰影；利用掩膜后的遙感影像反演研究區每年的NDVI；在獲取NDVI數據之后，利用求得的NDVI構建研究區年際時序NDVI數據。

3.如權利要求1所述的遙感時序數據聚類方法，其特征在于：在步驟S2中，利用BISE-WT濾波器對步驟S1中的時序NDVI數據進行去噪處理。

4.如權利要求1所述的遙感時序數據聚類方法，其特征在于：在步驟S3中，距離計算的方法為：假設兩個時序數據分別為x＝(x₁,...,x_m)和y＝(y₁,...,y_m)，為了實現平移不變性，計算互相關時保持y不變，并將x在y上滑動，距離計算公式見公式(1)：

其中，x_s為平移后的時序，s為平移的步長，基于形狀相似性的時序數據距離計算方式見公式(2)：

其中Dis(x,y)代表時序x和時序y間的距離，V_w(x,y)為互相關向量，其計算方式見公式(3)：

V_w(x,y)＝R_w-m(x,y),w∈1,2,...,2m-1

而R_w-m(x,y)可以計算公式見公式(4)：

5.如權利要求1所述的遙感時序數據聚類方法，其特征在于：步驟S5中，初始化質心選擇可以分為3個步驟：(a)隨機選取待聚類NDVI時序數據中的一個時序，將其作為第一個聚類中心，(b)利用公式(2)計算每個NDVI時序與已有質心之間的最短距離，記為Di，并根據Di求取每個時序被選取為下一個質心的概率，概率的計算公式見公式(5)：

其中P_i代表第i個NDVI時序的概率，∑Di²代表所有NDVI時序的Di²之和，在得到所有NDVI時序的概率P_i之后，按照輪盤賭選擇法得到下一個質心的NDVI時序數據；(c)重復步驟(b)，直到選擇出相應聚類個數的質心數目。