【摘 要】
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针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是：构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整（ dynamic time warping,DTW）算
【机 构】
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南京大学江苏省地理信息技术重点实验室
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针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是：构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整（ dynamic time warping,DTW）算法作为时间序列相似度的度量方法,计算所有像元与标准水体像元时间序列的相似性；将水体边缘混合像元的DTW距离值设定为参考阈值,采用阈值法提取相似性较高的时间序列数据,其对应的像元即被识别为水体像元；最后利用每个像元的DTW距离值代替其后向散射值,采用8邻域搜索方法提高水体识别的精度。以2008年1-12月获取的2
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