基于动态时间规整的遥感图像时间序列相似性度量与聚类研究：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，时间序列数据作为一种按时间顺序排列的数据集合，广泛存在于各个领域。在金融领域，股票价格、汇率等时间序列数据反映着市场的波动与变化，对投资者的决策起着关键作用；在医疗领域，患者的生命体征如心率、血压等时间序列数据能够辅助医生进行疾病的诊断和治疗；在工业生产中，设备的运行参数如温度、压力等时间序列数据可用于监测设备的健康状况，预防故障的发生。时间序列分析作为处理这类数据的重要手段，旨在揭示数据随时间变化的规律和趋势，预测未来的发展走向，其在各领域