单时相Sentinel-1A卫星SAR数据水稻信息提取

发布时间：2021-11-22 05:26

　　以单时相Sentinel-1A GRD为主要数据、单时相Landsat-8和DEM为辅助数据,根据植被生长规律制定水稻识别规则,提取广东省五华县横坡镇水稻种植面积。通过精度验证,总体分类精度高达93.83%,Kappa系数为0.78。研究结果表明Sentinel-1A GRD在水稻识别方面具有较大的发展潜能,为以后的水稻识别提供了有效便捷的识别途径。 

【文章来源】：地理空间信息. 2020,18(04)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

研究区土地覆被类型

本研究以单时相Sentinel-1A GRD为主要数据源，以单时相Landsat-8和DEM为辅助数据，对广东省五华县横坡镇的水稻面积进行提取。Sentinel-1A GRD数据具有VH和VV极化，一些研究者表明VH极化的分类精度较VV极化高。本研究时相选择的依据为植被生长机制。8月3日Sentinel-1A GRD利用水稻的后向散射系数与其他地表植被类型相差较大，便于与其他地表植被类型区分；9月27日Landsat-8影像可根据不同植被的NDVI更好地将水体、裸地、低覆盖植被区以及高覆盖植被区分。本研究的总体分类精度高达93.83%,Kappa系数为0.78，表明Sentinel-1A GRD在水稻识别方面具有较大的发展潜能，为以后的水稻识别提供了有效便捷的途径。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于Sentinel-1卫星SAR数据的洪水淹没范围快速提取[J]. 曾玲方,李霖,万丽华.  地理信息世界. 2015(05)
[4]基于三分量分解优化模型的农用地SAR影像提取方法[J]. 吴尚蓉,任建强,陈仲新,刘佳,丁娅萍.  农业工程学报. 2015(02)
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博士论文
[1]基于ASAR和生长模拟模型的水稻长势监测研究[D]. 何维.中国林业科学研究院 2007

硕士论文
[1]Envisat ASAR数据处理及其在农林资源监测上的应用[D]. 朱晓铃.福州大学 2005



本文编号：3511028