基于Sentinel-1A微波数据的土地利用信息提取方法对比

论文摘要

本文基于哨兵卫星Sentinel-1A双极化微波遥感数据,应用H/Alpha-Wishart、H/A/Alpha-Wishart两种非监督分类和Wishart迭代分类、支持向量机（SVM）两种监督分类方法分别对上海及长江入海口区域进行地物信息提取。对遥感数据进行预处理,利用H/A/Alpha极化目标分解提取极化特征参数;对影像进行非监督分类,对比非监督分类结果,计算分类精度;利用Wishart分类器和SVM分类器进行监督分类;参考Google earth等地图工具,对研究区的训练样本进行选取,将训练样本和极化参数带入分类器进行训练并不断调整参数,得到分类结果;进行精度分析,对比各分类方法的分类精度。由最终分类结果可知:监督分类对图像的解译效果最好,可解释性强,SVM监督分类结果最好,H/Alpha-Wishar最差,非监督分类方法中增加了A的H/A/Alpha-Wishart,非监督分类精度得到了提升。

论文目录

0 引言

1 研究区概况

2 数据源及预处理

3 H/A/Alpha分解

3.1 散射熵/H

3.2 反熵/A

3.3 平均散射角/Alpha

4 方法

4.1 非监督分类

4.2 监督分类

4.2.1 Wishart监督分类

4.2.2 SVM监督分类

5 结果与分析

6 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵美玲,侯成磊

关键词: 极化目标分解,非监督分类,信息提取

来源: 西部大开发(土地开发工程研究) 2019年10期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,电信技术,自动化技术

单位: 长安大学地球科学与资源学院

分类号: TP722.6;TN957.52

页码: 7-12+23

总页数: 7

文件大小: 7452K

下载量: 144

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