多时相极化SAR数据的旱地作物分类研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙政

作者： 孙政;刘长安;梁庆国;曾妍;王迪

作者机构：

关键词： 旱地作物;极化分解;多分量散射模型;分类识别;随机森林

期刊名称： 中国农业资源与区划

ISSN：

年卷期： 2021 年 008 期

页码： 260-270

收录情况： 北大核心

摘要： [目的]及时、准确地获取旱地作物类型、种植面积及空间分布信息,可为农业生产管理,国家粮食政策提供重要依据。文章主要是对河北省冀州市棉花、玉米、水体和建筑进行分类,比较不同时相及分类方法下RADARSAT-2数据对4种地物的分类精度。[方法]（1）计算得到每个时相（2018年7月14日、8月7日、9月24日）全极化RADARSAT-2数据的39个特征;（2）结合随机森林分类器比较不同分解方法（Freeman分解、Yamaguchi分解、MCSM模型和Cloud分解）得到的特征对旱地作物的分类精度影响;（3）分析参与分类的特征数量和时相对分类精度的影响;（4）将多时相多特征相结合,确定研究区内旱地作物的最佳识别方案。[结果]不同分解方法得到的特征越多、分类精度越高;就仅使用单景影像而言,在9月24日（玉米成熟期早期、棉花吐穗期中期）总体分类精度最高;不同分解方法得到的极化特征之间有一定的相关性,同一时相下,增加参与分类的极化特征数量不能有效提高分类精度;使用3个时相上117个极化特征,结合随机森林分类器,可以得到最佳分类精度（总体分类精度达92.89%,Kappa系数为0.885 9）。[结论]结合多时相与多特征相RADARSAT-2数据,能够有效提高复杂种植结构下旱地作物的识别精度,该研究可为旱地作物种植面积的快速提取提供参考。

分类号： S126

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