基于面向对象的光学和Sentinel—1 SAR数据油菜种植空间分布信息提取方法研究

• 作者: 柴振刚 熊勤学 胡佩敏
• 来源期刊: 气象科技进展
• 关键词: 边界提取 SAR数据 种植空间分布 面向对象方法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 字数: 3496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1973.2018.05.008

摘要

为提高Sentinel—1 SAR数据作物种植分布提取精度,以湖北省江陵县为研究区域,运用资源三号卫星CCD融合数据(空间分辨率为2 m)提取田间边界对象,将对象内Sentinel—1 SAR后向散射系数取平均,以此消除相干斑点噪声的影响,再通过对各种地物纯像元SAR后向散射特征分析,发现3—4月油菜后向散射系数明显高于其他作物,运用得出的油菜分类阈值(4月22日VH极化的SAR后向散射系数大于2.1且小于3.5,且2月27日NDVI指数大于0.3),对满足条件的对象进行筛选,最后得出江陵县油菜种植空间分布信息.运用GPS定点对分类结果进行验证,得到其KAPPA系数为0.88,并运用其他两种传统分类方法(直接用SAR数据进行阈值分类、运用其他时段SAR数据进行对象提取)进行了比较,发现光学遥感数据提取对象、SAR数据确定对象属性的油菜空间分布提取方法的精度有一个质的提高.由于SAR数据不受云层影响,能定时获取,因此此方法很适合在多云雨地区的作物种植空间分布信息的提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊勤学		49	273	8.0	15.0
3	胡佩敏		9	13	2.0	3.0