联合相干性特征的短时序双极化SAR冬小麦提取

作     者：郑希望 王凯 朱野 嵇灵 王志勇 ZHENG Xiwang;WANG Kai;ZHU Ye;JI Ling;WANG Zhiyong

作者机构：浙江省自然资源征收中心杭州310007 山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 测绘工程国家级实验教学示范中心(山东科技大学)山东青岛266590 

出 版 物：《遥感信息》 (Remote Sensing Information)

年 卷 期：2024年第39卷第3期

页      面：48-54页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：浙江省自然资源科技项目(2023-47) 

主　　题：短时序SAR 冬小麦 双极化 相干性 随机森林 

摘      要：针对在多云多雨多雾地区光学遥感难以有效监测冬小麦的问题,构建了一种联合相干性特征的短时序双极化SAR冬小麦种植面积自动提取方法。该方法在HV/VV双极化SAR平均后向散射系数基础上,引入InSAR相干性特征,然后基于随机森林分类器获取冬小麦空间分布专题图,较好地解决乡间小道等被误分为冬小麦的问题。以山东省济宁市梁山县为实验区,利用20景Sentinel-1A双极化SAR数据,获取了梁山县2022年的冬小麦种植面积及空间分布。结果表明:文章构建的基于短时序双极化SAR数据的冬小麦提取方法,总体精度为92.799%,Kappa系数为0.912,与未引入相干性特征相比,总体精度提升6.279%,Kappa系数提高0.096;可以利用抽穗期或开花乳熟期的短时序SAR数据代替完整生长期的时序SAR数据,总体精度相差分别为3.008%和3.341%。