基于SAR-C的大兴安岭西麓地区主要农作物识别方法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 于利峰

作者： 于利峰;乌兰吐雅;乌兰;包珺玮

作者机构：

关键词： 雷达遥感数据;农作物识别;光学影像数据;最大似然法;CART决策树方法

期刊名称： 北方农业学报

ISSN： 2096-1197

年卷期： 2017 年 03 期

页码： 108-113

摘要： 雷达遥感能够克服复杂地形与气象条件影响,既可在恶劣的气候条件下,也可以在白天和黑夜发挥作用,具有较强的全天候、全天时的工作能力,这一特性优于可见光和红外波段的探测系统。大兴安岭地区,夏季多云,光学影像难以获取,对于遥感农作物识别造成了影响。该研究选取大兴安岭西麓部分地区为研究区域,以单极化多时相Sentienl-1A为数据源,采用最大似然法、CART决策树方法对研究作物种类进行提取,并对其结果进行了分析。通过分类结果数据比对,表明:在农作物识别中CART决策树分类方法能够提供较高的分类精度,作物识别精度达到80.257%,Kappa系数0.733。光学影像能够很好辅助雷达影像用于区分非耕地信息。SAR数据对大兴安岭西麓地区春小麦具有很好地识别效果。

分类号： S127

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