基于主成分变换的ASAR数据水稻种植面积提取

作     者：汪小钦 王钦敏 史晓明 凌飞龙 朱晓铃 Wang Xiaoqin;Wang Qinmin;Shi Xiaoming;Ling Feilong;Zhu Xiaoling

作者机构：福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学省空间信息工程研究中心福州350002 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2008年第24卷第10期

页      面：122-126页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0810[工学-信息与通信工程] 082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 0802[工学-机械工程] 081002[工学-信号与信息处理] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家863计划项目子课题(2005AA132030XZ01) 福建省科技计划项目(2006I0018) 

主　　题：ENVISATASAR 水稻种植面积 主成分变换 主成分分量差值 面向对象分类 

摘      要：合成孔径雷达(SAR)数据是多云多雨地区水稻监测的重要数据源,多极化的SAR数据有利于识别精度的提高。通过对水稻生长期ENVISAT ASAR双极化数据后向散射系数分析得知,水稻VV极化的后向散射系数比VH极化大,两者总体上都随着水稻的生长而增大。在水稻生长后期,VV极化保持稳定,略有下降,VH极化持续增大。对6个通道的ASAR进行主成分变换,发现水稻种植区在第二主分量(PC2)上值较大,色调很亮,而在第五主分量(PC5)上值较低,色调很暗,分别反映了VV极化和VH极化在水稻生长茂盛期与生长初期的差异,两者差值(PC2-PC5)突出了水稻与其它地类的差异。利用主成分分量的差值(PC2-PC5),基于面向对象分类方法,建立了水稻种植区快速提取方法。利用该方法对福州地区2004年早稻面积进行提取,获得了满意的结果。