一种基于高斯混合模型的遥感时序数据拟合方法

摘要

一种基于高斯混合模型的遥感时序数据拟合方法，包括：步骤1：获取遥感时序数据；对同一地区的多景遥感影像确定采样点，依次读取各遥感影像在采样点处的NDVI值，并按时间顺序组织成NDVI时序数据；步骤2：估算概率值；以时间为横轴，NDVI值为纵轴，绘制NDVI时序数据散点图；分别计算相邻时序点和横轴构成的梯形的面积，再求得各个区间梯形面积占总面积的百分比，以此作为当前区间的概率值进行后续计算；步骤3：概率值转化；约定一个放大比例M，各个区间的概率值乘以M取整后得到A＝{a1，a2，…，aN}，依次分割各个对应的区间为等间隔子区间t，构建新时间序列t序列，步骤4：高斯混合模型参数求解；将新时间序列t序列作为观察数据，求解高斯混合模型，即概率分布模型。