地形信息辅助下的全极化SAR数据土地覆盖分类

发布时间：2017-09-08 11:35

  本文关键词：地形信息辅助下的全极化SAR数据土地覆盖分类

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【摘要】：提出了地形参数辅助全极化SAR数据土地覆盖分类的方法,基于规则判断的决策树分类法,建立了全极化SAR数据的H/α-Wishart初步分类结果和地形参数的相关规则,对初步分类结果进行后处理,获得了精度较高的土地覆盖分类结果。以淮北地区为研究区,对全极化SAR数据的H/α-Wishart初步分类结果进行了分析,选取易混淆的土地覆盖类型样本,通过样本统计量确定DEM高程、坡度2种地形参数的阈值,设计决策判断规则,对初步分类结果进行了处理。试验结果表明,该方法能有效地提取出研究区内的水体、山地、林地、建设用地、耕地、未利用地6种土地覆盖类型,水体与建设用地、建设用地与山地的阳面、林地与山地阳面的混淆程度得到很大程度的改善,区分度增大。
【作者单位】： 江苏师范大学测绘学院;江苏师范大学城市与环境学院;
【关键词】： 全极化SAR数据 DEM数据 决策树分类 土地覆盖 淮北地区
【基金】：国家自然科学基金(41101428) 江苏师范大学自然科学基金(13XLA07)
【分类号】：P237
【正文快照】： 土地覆盖分类与信息提取是遥感技术的重要应用之一,也是研究区域气候、生态和环境等基本状况的重要基础[1]。由于受频繁的云层覆盖、烟雾、雾霾、沙尘天气等因素的影响,在关键的监测周期,不能获得理想的光学遥感图像[2],因此单纯依靠光学遥感图像进行土地覆盖信息提取与变化监

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本文编号：813799