發(fā)布時(shí)間：2021-11-22 05:26

　　以單時(shí)相Sentinel-1A GRD為主要數(shù)據(jù)、單時(shí)相Landsat-8和DEM為輔助數(shù)據(jù),根據(jù)植被生長規(guī)律制定水稻識別規(guī)則,提取廣東省五華縣橫坡鎮(zhèn)水稻種植面積。通過精度驗(yàn)證,總體分類精度高達(dá)93.83%,Kappa系數(shù)為0.78。研究結(jié)果表明Sentinel-1A GRD在水稻識別方面具有較大的發(fā)展?jié)撃?為以后的水稻識別提供了有效便捷的識別途徑。 

【文章來源】：地理空間信息. 2020,18(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)土地覆被類型

本研究以單時(shí)相Sentinel-1A GRD為主要數(shù)據(jù)源，以單時(shí)相Landsat-8和DEM為輔助數(shù)據(jù)，對廣東省五華縣橫坡鎮(zhèn)的水稻面積進(jìn)行提取。Sentinel-1A GRD數(shù)據(jù)具有VH和VV極化，一些研究者表明VH極化的分類精度較VV極化高。本研究時(shí)相選擇的依據(jù)為植被生長機(jī)制。8月3日Sentinel-1A GRD利用水稻的后向散射系數(shù)與其他地表植被類型相差較大，便于與其他地表植被類型區(qū)分；9月27日Landsat-8影像可根據(jù)不同植被的NDVI更好地將水體、裸地、低覆蓋植被區(qū)以及高覆蓋植被區(qū)分。本研究的總體分類精度高達(dá)93.83%,Kappa系數(shù)為0.78，表明Sentinel-1A GRD在水稻識別方面具有較大的發(fā)展?jié)撃�，為以后的水稻識別提供了有效便捷的途徑。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3511028