（1.石河子大学信息科学与技术学院，新疆石河子 832000；2.安徽大学互联网学院，合肥 230039）

0 引言

地球陆地是人类赖以生存和发展的物质基础，获取陆地表面各种资源及其变化数据是人类认识和利用陆地表面的前提。遥感技术通过人造地球卫星、航空、无人机等平台上的遥测仪器对地球表面实施感应遥测，产生了海量的不同空间分辨率和时间分辨率的遥感数据，这些遥感数据蕴含着地球表面各类地物在空间和时间上的巨量信息。如何精确地区分各类地物是研究陆地表面的基础性工作。遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将影像中各个像元按照某种规则或算法划分不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息［1］。在遥感影像分类方面，对于常用的单时相遥感影像分类技术，只能利用波谱反射率的异同来分类，有效信息获取不足使得分类结果存在许多问题，比如混合像元的判定、“同物异谱，异物同谱”现象的存在、分类精度在时间和空间上难以保持稳定等。众所周知，地表事件的发生和地物的演化，是随着时间的推进而进行的，这使得地表覆被在时间上具有一定的变化规律。遥感影像反映出，大多数地物的波谱反射率经过长期观测可以重复获取，且由波谱反射率组成的时间序列表现出一定的周期性。遥感影像时间序列由于蕴含显著的物候信息，使得不同地物拥有不同的光谱反射率轨迹，利用这些数据特点能够更加有效地区分地物类型，时间序列在土地覆盖分类方面已经被证明优于单时相分类［2］。……