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摘要:
获取农作物分类信息是极化合成孔径雷达(Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的重要应用之一,然而单时相PolSAR数据能够提供的信息十分有限,而且单时相数据的获取时间也会影响农作物分类精度.随着技术的发展,出现了大量的机载和星载PolSAR系统,这些系统能够获取目标重复观测的PolSAR数据,这为多时相PolSAR的数据分析和应用提供了可能.本文以多时相PolSAR农作物分类为出发点,通过利用不同农作物的极化散射特性的变化特性来提高分类精度.首先,基于极化散射特性分解原理分析了不同农作物在生长过程不同时期所呈现的散射特性变化规律,在此基础上定义了一个新的参数描述其散射特性的变化特性.其次,基于这一新参数提出了一种多时相PolSAR农作物监督分类算法.最后,通过对欧洲空间局所提供的基于Radarsat-2实测仿真生成的Sentinel-1数据处理结果表明,相比于基于复Wishart分布的监督分类算法,农作物的整体分类精度提高了约4个百分点,当农作物种类合并为4类时,整体分类精度提高了约6个百分点.
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文献信息
篇名 基于时变特征的多时相PolSAR农作物分类方法
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 农作物分类 极化合成孔径雷达 多时相 散射特性
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 农业信息化工程
研究方向 页码范围 174-182
页数 9页 分类号 S24|P23
字数 5298字 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.12.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尉鹏亮 西北农林科技大学机械与电子工程学院 1 6 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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农作物分类
极化合成孔径雷达
多时相
散射特性
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农业机械学报
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