【摘 要】
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为了探讨双极化Sentinel-1A雷达影像数据识别提取早稻面积分布信息的能力,在分析典型地物后向散射系数的基础上,沿用极化差分合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院,广西壮族自治区国土测绘院,南宁师范大学自然资源与测绘学院,昆明理工大学国土资源工程学院
【基金项目】
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深圳市科技计划基础研究项目“极化SAR信息精确提取关键问题研究”(编号:JCYJ20170818155853672);国家自然科学基金项目“基于模型极化分解的不一致性控制研究”(编号:41771403);国家重点研发计划项目“国土资源与生态环境安全监测系统”(编号:2017YFB0504203);中科院先导专项项目“一带一路生态环境监测与评估”(编号:XDA19030301)共同资助
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为了探讨双极化Sentinel-1A雷达影像数据识别提取早稻面积分布信息的能力,在分析典型地物后向散射系数的基础上,沿用极化差分合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像和极化比值SAR图像对典型地物分类有着重要作用的思路,提出水体归一化参数,随后采用支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法和阈值分类方法选取单时相、多时相水体归一化极化SAR数据(2017年3月10日、3月22日、4月3日、4月15日、4月27日)提取早稻面积。结果表明,
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