[发明专利]综合时序遥感信息和KL-divergence的地物类型识别方法

摘要

本发明提出了一种综合时序遥感信息和KL‑divergence的地物类型识别方法，在研究区提取各类地物的样本数据，并选择地物类型的序列遥感参数；利用样本点从序列遥感参数中提取对应的参数值形成每一类地物的标准序列曲线；以待分类像元所对应序列遥感参数值为另一个分布数据，与各类地物的标准序列曲线所对应的分布结合，基于KL‑divergence公式计算待分类地物的像元的KL值，形成KL图层；比较每个像元对应的n个KL值，将该像元归属于最小KL值所对应的地类类别。本发明充分利用了地物在序列上的变化特征，紧密结合在测量概率分布相似性方面有明显优势的KL‑divergence，从而可以更好地分类识别地物类型，提高识别精度。