【摘 要】
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该文以包含平坝地及丘陵区的德阳地区为研究区,利用该区水稻拔节(7月10日)和乳熟(8月25日)两景双极化(HH/HV)ALOS_PALSAR雷达数据,参照2009年6月3日TM(129/038,130/038)光学
【机 构】
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四川省农业科学院遥感应用研究所,农业部遥感应用中心成都分中心
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该文以包含平坝地及丘陵区的德阳地区为研究区,利用该区水稻拔节(7月10日)和乳熟(8月25日)两景双极化(HH/HV)ALOS_PALSAR雷达数据,参照2009年6月3日TM(129/038,130/038)光学影像,分析主要地物影像特征,对比分析水稻在不同时相、不同极化方式后向反射系数,结合GIS和GPS技术获取的地面调查资料,对水稻种植区域进行识别和面积监测,最后利用水稻本底调查资料进行对比,探讨利用ALOS_PALSAR数据进行水稻遥感监测的可行性和准确性.该文采用了监督分类和决策树分类两种方法,其中决策树分类以后向反射系数HH/HV比值和两时相HV-HV差值为基础,以HH-HV≥1.5和0.2≤HH/HV≤0.6(7月10日)和0.15≤HH/HV≤0.6(8月25日)为水稻阈值区域.结果表明:与2009年水稻本底解译随机选取的100个水稻图斑相比较,监督分类准确率为91%,区域水稻种植总解译面积比本底增加了8.2%;决策树分类准确率为93%,区域水稻种植总解译面积比本底增加了3.48%.结合地面样方调查资料,利用ALOS_PALSAR多时相影像进行水稻识别和面积测量可以达到较高精度.
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