【摘 要】
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利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一。该文以黑龙江垦区国营农场为研究区，融合多光谱数据与Sentinel-1A VV极化雷达数据，将VV极化微波后向散射数据用于改善农作物遥感分类的精度，并比较了不同分类方法的分类精度。结果 表明，两种数据融合充分利用了多光谱数据的光谱信息和VV极化数据对于地物结构敏感的特征，不但增强了不同地物之间的影像特征差异，而且提高了作物分类精度。利用
【机 构】
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中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春130102;东北农业大学,哈尔滨150030 中国科学院
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利用雷达遥感技术进行作物识别是当前作物遥感监测的研究热点之一。该文以黑龙江垦区国营农场为研究区，融合多光谱数据与Sentinel-1A VV极化雷达数据，将VV极化微波后向散射数据用于改善农作物遥感分类的精度，并比较了不同分类方法的分类精度。结果 表明，两种数据融合充分利用了多光谱数据的光谱信息和VV极化数据对于地物结构敏感的特征，不但增强了不同地物之间的影像特征差异，而且提高了作物分类精度。利用最大似然法融合后分类精度比单独使用多光谱数据分类精度提高了约2个百分点，比单独使用雷达数据分类精度提高了约25个百分点，证明雷达遥感数据与多光谱遥感数据的结合能提高作物识别的精度。该研究为应用雷达遥感数据进行作物识别提供了参考。
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