【摘 要】
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将１９９６年获取的４个时相的Ｒａｄａｒｓａｔ图像用于广东肇庆地区的稻田分类试验，结果表明，多时相Ｒａｄａｒｓａｔ数据对水稻类型的识别精度较高，而且稻田的轮作规律容易推测出来。本文系统地介绍了这一试验研究的最新
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将１９９６年获取的４个时相的Ｒａｄａｒｓａｔ图像用于广东肇庆地区的稻田分类试验，结果表明，多时相Ｒａｄａｒｓａｔ数据对水稻类型的识别精度较高，而且稻田的轮作规律容易推测出来。本文系统地介绍了这一试验研究的最新进展，探讨了神经网络分类方法在ＳＡＲ图像处理中的应用潜力和Ｒａｄａｒｓａｔ数据在中国南方水稻监测中的最佳时相选择和有效分辨率问题。
The Radarsat images of four phases acquired in 1996 were used for rice field classification test in Zhaoqing, Guangdong Province. The results showed that the identification accuracy of multi-temporal Radarsat data for rice type was high, and the rotation law of paddy field was easily deduced. This paper systematically introduces the recent progress of this experimental study, explores the application potential of neural network classification in SAR image processing and the optimal phase selection and effective resolution of Radarsat data in rice monitoring in southern China.
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