之前介绍了天下无云系列可以在一些天气晴朗的地方制作月度的产品，这些时序图像的年内波动体现了地物的特性，我们可以用它们来做地物分类决策，肯定比只用一个时相的可分性高得多。
下面是沙特的农场区的2018年的12个月的月度图像。
沙特农场区 月度可见光
2018年12月有一些白的痕迹，我仔细看了不是云，而是很多天都存在的（难道这里也有降雪？）。
为了突出展示时序分类的优势，这里还只是使用了常用的可见光部分，排除了其他波段带来的额外帮助。把12幅可见光合成为36个波段的大数据集，然后通过主成分分析，留下最前面的6个波段，最后构图如下。
主成分分解1-3波段
主成分分解4-6波段
这两张图像中的地物的区分度应该是之前的月度图像时序中完全看不出来的吧，第一幅可以说是大分类，第二幅在前者的基础上进一步细分。
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本文标题：光阴之丝帮你做地物分类
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