【摘 要】
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采用Krogager、Pauli两种极化目标分解方法,分别构建基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类模型(分别简称Krogager-SVM和Pauli-SVM),以渭干河-库车河三角洲绿洲
【机 构】
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新疆大学资源与环境科学学院; 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室; 新疆大学智慧城市与环境建模普通高校重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41561089);新疆大学大学生创新训练计划项目(XJU-SRT-16066)
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采用Krogager、Pauli两种极化目标分解方法,分别构建基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类模型(分别简称Krogager-SVM和Pauli-SVM),以渭干河-库车河三角洲绿洲地区(渭-库绿洲)为研究区域,利用全极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol SAR)遥感影像数据,进行干旱区典型绿洲不同程度盐渍化信息的提取研究。结合野外实地验证数据,将两种模型的分类结果与传统SVM分类作对比分析。结果表明,Krogager-SVM和Pauli-SVM模型改善了传统干旱区盐渍化分类方法,其总体精度从74.17%(传统SVM)分别提高到了80.598 0%和82.387 6%,分别提高了6.43个百分点和8.21个百分点(Kappa系数分别提高0.08和0.12)。表明本研究所提出的分类模型在Pol SAR数据的盐渍化信息提取方面有着一定的潜力。
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