[发明专利]一种遥感时间序列异常检测方法

权利要求书

1.一种遥感时间序列异常检测方法，该方法可对遥感时间序列中存在的多个时间的异常同时进行检测，同时给出异常的时间、水平、程度和置信度信息，其特征在于，包括以下步骤：

A.从遥感时间序列影像中逐像素地提取时间序列数据，将时间序列表示为{Y_t：t＝1，2，…，n}，时间序列的长度为n，季节周期为s；

B.由时间序列{Y_t}计算季节误差序列{a_t：t＝s+1，s+2，…，n}；

C.对季节误差序列{a_t}的均值μ和标准差σ进行估计；

D.对季节误差序列{a_t}进行变换，得到时间序列的异常检验统计量{λ_t：t＝s+1，s+2，…，n}；

E.获得单一异常检验的异常检验统计量临界值λ⁽¹⁾和多个异常检验的异常检验统计量临界值λ^(m)；

F.将异常检验统计量与步骤E中的异常检验统计量临界值相比，满足特定条件时判定为异常，其中异常判定的特定条件为：

当s+1≤t≤n-s时，

当t＞n-s时，|λ_t|＞λ^(m)，

满足以上条件的时间t记为异常时间T；

G.由{Y_t}、{a_t}、{λ_t}获得异常的相关信息，计算如下：

异常水平L_t＝a_t，t∈T，

异常程度D_t＝λ_t，t∈T，

异常置信度C_t＝1-P(|λ|＞|λ_t|)，t∈T；

H.输出遥感时间序列异常检测结果{Y_t，L_t，D_t，C_t：t∈T}。

2.根据权利要求1所述的遥感时间序列异常检测方法，其特征在于，在步骤B中，通过一阶季节差分计算{Y_t}的季节误差序列{a_t：t＝s+1，s+2，…，n}：

a_t＝Y_t-Y_t-s，t＞s。

3.根据权利要求1所述的遥感时间序列异常检测方法，其特征在于，在步骤C中，季节误差序列{a_t}的均值μ和标准差σ根据定义计算，或者进行稳健化估计，估计方式如下：

μ＝median(a_t)，

$\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{2}{\mathrm{\π}}}\·\frac{\mathrm{\Σ}|a_t-\mathrm{\μ}|}{n-s}.$