多时相PolInSAR数据土地覆盖类型分类研究

程腾辉范文义吴国明

东北林业大学;

摘要：

以河北省塞罕坝机械林场2020年L波段全极化ALOS-2为数据源,主要对落叶松林、阔叶林和针叶混交林等进行分类,比较多时相极化分解结合干涉相干性、单时相极化分解和单时相极化分解结合干涉相干性3种方案对7种地物的分类精度.具体方法如下:①计算每个时相全极化数据的12个极化分解方法(81个极化分解特征);②将后向散射系数和干涉相干性分别结合筛选到的极化分解特征得到3种分类方案,结合随机森林分类器按重要性筛选参与分类的特征;③确定研究区内土地覆盖类型的最佳分类方案.研究结果表明,同一时相,按照筛选特征的重要性增加参与分类的特征,总体分类精度先增加然后趋于稳定;时相信息可以提高极化SAR影像极化分解分类精度,…展开v

关键词：极化分解、随机森林、SAR、多时相、干涉相干性

所属期刊栏目：38

分类号：S718.5(林业基础科学)

资助基金：国家自然科学基金;民用航天技术预先研究项目

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10-17