用于时间序列聚类分析的小波变换和特征量提取方法

• 作者: 刘汉丽 周成虎 裴韬
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 时间序列 Haar小波变换 统计特征量提取 MODIS遥感影像 NDVI数据 SOM神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 372-376,382
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 字数: 5281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2014.04.010

摘要

利用小波变换的多尺度分辨功能，对时间序列数据进行多次Haar小波变换，将时间序列分解为尺度分量和细节分量；通过保留尺度分量，提取时间序列的趋势信息，并结合统计特征量计算，将时间序列的趋势信息与几种统计特征量组合在一起，构成SOM神经网络的输入向量，对时间序列进行聚类分析。通过在几类模拟时间序列数据上进行实验分析，取得了较好的实验效果。并将此方法应用到基于MODIS遥感影像的林地植被提取中，获得了较高的提取精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周成虎	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	263	12312	58.0	102.0
2	裴韬	中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室	50	848	16.0	28.0
3	刘汉丽	武汉科技大学汽车与交通工程学院	3	37	3.0	3.0