【摘 要】
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全极化雷达图像的最大优点是能够获取目标的全极化散射特征,从而使其在地表植被的分类和森林参数反演中具有较大的应用价值。以紫金山国家森林公园为研究对象,2011年的全极化
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全极化雷达图像的最大优点是能够获取目标的全极化散射特征,从而使其在地表植被的分类和森林参数反演中具有较大的应用价值。以紫金山国家森林公园为研究对象,2011年的全极化雷达数据、典型地类野外调查数据为主要信息源,在PAULI、SINCLAIR、CLOUDE-POTTIER、FREEDMAN-DURDEN四种目标特征值分解基础上,采用最大似然、支持向量机、神经元网络和随机森林4种方法进行监督分类。结果表明,5种组合中12个特征值组成的特征图像的最大似然分类的精度最高,总体分类精度为58.20%,CLOUDE-
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