基于Sentinel-1A数据的临高县早稻面积提取

基金项目:
国家重点研发计划项目“国土资源与生态环境安全监测系统”

国家自然科学基金项目“基于模型极化分解的不一致性控制研究”

深圳市科技计划基础研究项目“极化SAR信息精确提取关键问题研究”

中科院先导专项项目“一带一路生态环境监测与评估”

详细信息

刊出日期: 2020-03-15

Extraction of early paddy rice area in Lingao County based on Sentinel-1A data

Publish Date: 15 March 2020

摘要: 为了探讨双极化Sentinel-1A雷达影像数据识别提取早稻面积分布信息的能力,在分析典型地物后向散射系数的基础上,沿用极化差分合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像和极化比值SAR图像对典型地物分类有着重要作用的思路,提出水体归一化参数,随后采用支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法和阈值分类方法选取单时相、多时相水体归一化极化SAR数据(2017年3月10日、3月22日、4月3日、4月15日、4月27日)提取早稻面积.结果表明,阈值分类方法优于SVM分类方法,其总体精度为89.01%,Kappa系数为0.823 1,早稻的制图精度和用户精度分别为92.68%和82.26%;种植面积为1.29万 hm2,与临高县主要的早稻生产基地在空间分布上基本一致.由此可得,多参数的极化SAR数据可以提高识别提取地物的精度,提取早稻面积的最佳监测数据为多时相水体归一化VH极化SAR数据.
- 早稻面积 /
- Sentinel-1A /
- 后向散射系数 /
- 水体归一化参数

中国自然资源航空物探遥感中心	主办
地质出版社	出版