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微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究
摘要:利用实验区环境星多光谱数据与Envisat ASAR VV极化数据进行融合.讨论了VV极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据农作物分类的精度,并比较了不同分类方法的分类精度.结果表明,两种数据之间的融合充分利用了环境星数据的光谱信息和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光谱差异,而且提高了作物分类精度.两者融合后分类精度比单独使用环境星数据分类精度提高了约5个百分点,而且由于WW极化数据对田间非耕地信息的敏感性,对于田块边界的识别效果有很大的改善.通过该研究探讨了VV极化数据和多光谱数据融合在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域应用的范围,具有推广价值. 作者: 贾坤[1] 李强子[2] 田亦陈[2] 吴炳方[2] 张飞飞[2] 蒙继华[2] Author: JIA Kun[1] LI Qiang-zi[2] TIAN Yi-chen[2] WU Bing-fang[2] ZHANG Fei-fei[2] MENG Ji-hua[2] 作者单位: 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京100049中国科学院遥感应用研究所,北京,100101 期 刊: 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal: SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年,卷(期): 2011, 31(2) 分类号: S127 关键词: 光谱 后向散射 遥感 融合 农作物 机标分类号: TP7 S51 机标关键词: 微波 散射数据 改进 农作物分类 光谱分类 精度研究 Data Microwave 分类精度 极化 多光谱数据 多光谱遥感数据 数据对 使用环境 研究探讨 数据融合 数据分类 识别效果 精度提高 结构敏感 基金项目: 中国科学院知识创新工程重大项目,国家科技支撑计划项目,国家(863计划)项目,国家自然科学基金 微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(2)贾坤 李强子 田亦陈 吴炳方 张飞飞 蒙继华利用实验区环境星多光谱数据与Envisat ASAR VV极化数据进行融合.讨论了VV极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据农作物分类的精度,并比较了不同分类方法的分类精度.结果表明,两种数据之间的融合充分利用了环境星...【微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究】相关文章:
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