針對稻蝦田水稻移植期的不確定性給稻蝦田空間分布信息提取帶來的困難,運(yùn)用SAR VH極化年時序數(shù)據(jù)、VV極化年時序數(shù)據(jù)以及調(diào)查區(qū)稻蝦田各自極化的年時序數(shù)據(jù)通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后,進(jìn)行TWDTW方法(time-weighted dynamic time warping)計算,得到二波段(VH極化、VV極化)與調(diào)查區(qū)稻蝦田年時序數(shù)據(jù)相似度空間分布柵格數(shù)據(jù),再利用最大似然法進(jìn)行監(jiān)督分類,得到2016—2018年3年的監(jiān)利縣稻蝦田空間分布柵格數(shù)據(jù),分類結(jié)果與4塊區(qū)域(龔場鎮(zhèn)、福田寺鎮(zhèn)、紅城鄉(xiāng)、白螺鎮(zhèn),面積分別是373.33、2 200.00、126.67、240.00 hm²)稻蝦田實際分布圖比較,其Kappa系數(shù)分別是0.79、0.80、0.75、0.90,介于0.75～0.90之間,說明運(yùn)用Sentinel-1A時序數(shù)據(jù)和動態(tài)時間規(guī)整算法的提取方法是準(zhǔn)確的。由于SAR傳感器具有全天侯以及不受云層影響等特點,能定期獲取研究區(qū)上空數(shù)據(jù),相比光學(xué)傳感器獲得無云或者少云數(shù)據(jù)的不確定性,此方法能在實際操作中運(yùn)用。

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【文章目錄】：
1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)預(yù)處理
    1.1 研究區(qū)概況
    1.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    1.3 分類結(jié)果驗證方法
2 稻蝦田提取原理與方法
    2.1 稻蝦田提取原理
    2.2 稻蝦田提取方法
        2.2.1 DTW計算方法
        2.2.2 稻蝦田提取計算流程
3 結(jié)果與分析
    3.1 時序數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理對稻蝦田空間分布信息提取的影響
    3.2 稻蝦田空間分布信息提取結(jié)果驗證
    3.3 監(jiān)利縣稻蝦田空間分布特征
4 結(jié)論與討論



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