本文關(guān)鍵詞：基于三分量分解優(yōu)化模型的農(nóng)用地SAR影像提取方法

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【摘要】：針對中國北方部分農(nóng)區(qū)夏秋兩季易受長時間云、雨、霧影響導(dǎo)致區(qū)域農(nóng)用地信息難以實(shí)時準(zhǔn)確獲取的現(xiàn)狀,在Freeman極化分解模型基礎(chǔ)上,該文提出了一種三分量極化分解優(yōu)化模型農(nóng)用地合成孔徑雷達(dá)(SAR)影像自動提取方法,并開展不同作物覆蓋條件下農(nóng)用地信息提取試驗(yàn)研究。該文首先通過引入體散射分量參數(shù),二次散射分量參數(shù)和布拉格散射分量參數(shù),對現(xiàn)有Freeman極化分解模型進(jìn)行優(yōu)化,使分解結(jié)果更符合農(nóng)業(yè)區(qū)域不同地物散射特征;然后,在利用優(yōu)化三分量極化分解方法提取極化分量基礎(chǔ)上,結(jié)合模糊C均值聚類,實(shí)現(xiàn)農(nóng)用地信息高精度自動提取。最后,該研究以中國重要黃淮海農(nóng)業(yè)區(qū)河北衡水棗強(qiáng)縣為試驗(yàn)區(qū),以Radarsat-2影像為試驗(yàn)數(shù)據(jù)源,在作物全覆蓋和作物部分覆蓋2種條件下,通過將優(yōu)化三分量-FCM分類和常用雷達(dá)分類方法 H-Alpha-Lambda分類的農(nóng)用地提取結(jié)果與地面驗(yàn)證樣方進(jìn)行對比,完成該研究所提出SAR影像農(nóng)用地提取方法的精度驗(yàn)證和評價。結(jié)果表明,在作物全覆蓋條件下,利用優(yōu)化三分量-FCM分類提取農(nóng)用地信息的總體精度和Kappa系數(shù)分別為96.12%和0.857,較H-Alpha-Lambda分類方法分別提高了8.69個百分點(diǎn)和0.337;在作物部分覆蓋條件下,利用優(yōu)化三分量-FCM分類提取農(nóng)用地信息的總體精度和Kappa系數(shù)分別為97.53%和0.902,較H-Alpha-Lambda分類分別提高了17.37個百分點(diǎn)和0.595�？梢�,無論在作物全覆蓋還是部分覆蓋條件下,優(yōu)化三分量-FCM分類方法提取的農(nóng)用地精度均優(yōu)于H-Alpha-Lambda分類方法,證明了該算法提取農(nóng)用地信息具有一定可行性和適用性,為SAR影像在農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用中的農(nóng)用地信息提取提供了新的思路。
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所/農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;航天天繪科技有限公司西安分公司;
【關(guān)鍵詞】： 極化 分解 散射 模型 SAR影像 農(nóng)用地
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)課題(2012AA12A307) 國家自然科學(xué)基金(41471364,41371396) 農(nóng)業(yè)部“948計劃”項(xiàng)目(2011-G6) 中央級公益性科研院所專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(IARRP-2014-18) 農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科研杰出人才基金和農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(2014005) 國家科技支撐計劃課題(2012BAH29B02) 農(nóng)業(yè)部農(nóng)情遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)運(yùn)行項(xiàng)目
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 吳尚蓉,任建強(qiáng),陳仲新,等.基于三分量分解優(yōu)化模型的農(nóng)用地SAR影像提取方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2015,31(2):266-276.Wu Shangrong,Ren Jianqiang,Chen Zhongxin,et al.Extracting method for agricultural land of SAR image based on optimizedthree-component decomposition m

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本文編號：590764