10.11975/j.issn.1002-6819.2021.23.026
协同光学与雷达遥感数据的面向对象土地覆盖变化检测
西南地区受云、雨天气的影响,高质量的光学数据难以获取,合成孔径雷达数据可以全天时全天候地工作,但其重访周期较长,因此在多云多雨地区协同光学与雷达数据开展土地覆盖变化检测,可以弥补单一遥感数据源的不足,对国土资源调查评估及全球变化研究具有重要的意义.该研究基于2019年眉山地区Sentinel-2光学数据对2016年和2019年全极化Radarsat-2数据生成的差异影像进行面向对象引导分割,提取对象级多维特征,并提出FSO-RF变化检测框架,该框架利用样本间距离度量可分性特征空间优化(Feature Space Optimization,FSO)方法来优化特征空间,结合面向对象的随机森林(Random…展开v
遥感;检测;合成孔径雷达;随机森林;协同;面向对象
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TP79(遥感技术)
四川省重点研发项目2020YFG0033
2022-03-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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