极化SAR参数优化与光学波谱相结合的面向对象土地覆盖分类

• 作者: 蒋弥 赵诣
• 来源期刊: 测绘学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 合成孔径雷达 极化 多光谱 数据融合 面向对象 土地覆盖分类
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 摄影测量学与遥感
• 页码范围: 609-617
• 页数: 9页
• 分类号: P237
• 字数: 4922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11947/j.AGCS.2019.20170746

摘要

提出一种基于极化参数优化的面向对象分类方法.该方法结合光学和SAR数据,有效提高了对地物的识别能力.本文方法的关键在于:在H-A-(α)分解中,使用光学影像指导SAR影像选择同质点,使其更精确地估计极化参数并结合光学波谱信息作为输入特征;使用面向对象的分类方法,仅将光学影像作为分割输入,避免SAR噪声引起的分割错误.以美国Ba kersfi e l d地区的Sent i ne l-1/2数据为例,确定7种地物类型,对比分析不同输入与不同分类器对分类结果的影响.研究表明,优化输入参数在纹理丰富区域能够有效提高分类精度;面向对象的分类结果更加稳定并较好地维持地表几何特征;改进分类方法较传统分类方法总体精度提高了近10％,达到92.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵诣	河海大学地球科学与工程学院	3	8	1.0	2.0
2	蒋弥	河海大学地球科学与工程学院	6	17	2.0	4.0