本文選題：遙感 + 土壤鹽漬化　； 參考：《激光與光電子學(xué)進(jìn)展》2017年06期

【摘要】：以新疆于田綠洲為研究區(qū),利用四極化PALSAR-2數(shù)據(jù)進(jìn)行多種目標(biāo)極化分解處理,獲取相應(yīng)的極化特征參數(shù)。通過目視判讀選取噪聲較少的11種極化參數(shù)作為最佳特征信息對(duì)支持向量機(jī)分類法進(jìn)行訓(xùn)練。多種極化分解方法與Wishart分類方法及支持向量機(jī)分類法相結(jié)合,提取研究區(qū)不同程度的鹽漬化信息。經(jīng)過目視判讀和實(shí)地野外考察,結(jié)合Landsat-8陸地成像儀影像對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行定量分析和驗(yàn)證。由混淆矩陣的計(jì)算分析可知,相比Wishart分類方法,支持向量機(jī)分類法將分類精度從80.48%提高到88.00%,將Kappa系數(shù)從0.73提高到0.83。結(jié)果表明,單獨(dú)的相干分解不能充分挖掘PALSAR-2數(shù)據(jù)包含的豐富信息,將目標(biāo)極化分解參數(shù)用于特征信息分類處理,可以達(dá)到較好的分類效果;利用全極化PALSAR-2數(shù)據(jù),結(jié)合目標(biāo)極化分解方法和支持向量機(jī)分類法提取鹽漬化信息有一定的優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Taking Yutian Oasis in Xinjiang as the research area, the four-polarization PALSAR-2 data are used to process the multi-target polarization, and the corresponding polarization characteristic parameters are obtained. The SVM classification method is trained by visual interpretation with 11 polarization parameters with less noise as the best feature information. Several polarization decomposition methods combined with Wishart classification method and support vector machine classification method were used to extract the salinization information of different degrees in the study area. The classification results are quantitatively analyzed and verified by visual interpretation and field investigation combined with Landsat-8 land imager. Compared with Wishart classification method, support vector machine can improve the classification accuracy from 80.48% to 88.00 and increase the Kappa coefficient from 0.73 to 0.83. The results show that the rich information contained in the PALSAR-2 data can not be fully mined by single coherent decomposition, and the target polarization decomposition parameters can be used to classify the feature information, and the classification effect can be achieved by using the fully polarized PALSAR-2 data. It is advantageous to extract salinization information by combining target polarization decomposition method and support vector machine classification method.
【作者單位】： 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)基金聯(lián)合項(xiàng)目(U1138303);國(guó)家自然科學(xué)基金(41561089,41361016)
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2073448