基于SVM+SFS策略的多时相紧致极化SAR水稻精细分类

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zhuxuan88

【摘要】

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种类和种植方式的不同会导致水稻长势、产量的差异。精细区分不同水稻品种与种植方式,能够为水稻长势监测与估产提供更精准的信息。紧致极化SAR( compact polarimetry synthe

【作者】

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国贤玉李坤王志勇李宏宇杨知

【机构】

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山东科技大学测绘科学与工程学院,中国科学院遥感与数字地球研究所,中国地质大学（北京）地球科学与资源学院,中国电力科学研究院输变电工程研究所

【出处】

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国土资源遥感

【发表日期】

：

2018年4期

【关键词】

：

CP-SAR SVM+SFS 水稻田决策树分类多时相

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年基金项目“基于紧致极化SAR水稻物候期反演方法研究”(编号:41401427);国家自然科学基金面上基金项目“复杂散射机制场景的SAR图像认知方法研究”(编号:61471358);国家自然科学基金重点基金项目“可控环境下多层介质目标微波特性全要素测量与散射机理建模”(编号:41431174)共同资助

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种类和种植方式的不同会导致水稻长势、产量的差异。精细区分不同水稻品种与种植方式,能够为水稻长势监测与估产提供更精准的信息。紧致极化SAR( compact polarimetry synthetic aperture Radar, CP-SAR)作为新一代对地观测SAR系统的重要发展趋势之一,同时兼具相对丰富的极化信息和较大的幅宽,为大范围水稻精细制图提供了可能。本研究首先利用RADARSAT - 2全极化SAR数据模拟CP - SAR数据,并提取了22个CP - SAR特征参数;然后,针对CP-SAR多

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