基于Sentinel-1A数据的临高县早稻面积提取

• 作者: 刘警鉴 华璀 孙毓蔓 李洪忠 陈劲松 韩宇
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 早稻面积 Sentinel-1A 后向散射系数 水体归一化参数
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 191-199
• 页数: 9页
• 分类号: TP79
• 字数: 6739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.01.26

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈劲松	中国科学院深圳先进技术研究院	56	1018	19.0	30.0
2	李洪忠	中国科学院深圳先进技术研究院	10	25	3.0	4.0
3	华璀	南宁师范大学自然资源与测绘学院	3	0	0.0	0.0
4	孙毓蔓	昆明理工大学国土资源工程学院	3	5	1.0	2.0
5	韩宇	中国科学院深圳先进技术研究院	8	26	2.0	5.0
6	刘警鉴	中国科学院深圳先进技术研究院	1	0	0.0	0.0