研究目的
研究加拿大安大略省四极化合成孔径雷达（SAR）图像在农作物分类中的应用能力。
研究成果
多时相SAR数据能在加拿大安大略省实现令人满意的作物分类精度。极化特征与纹理特征的结合比单一极化特征更有利于作物分类。纹理特征的冗余性可能会降低分类精度。
研究不足
该研究未探索除SVM之外的其他SAR数据或分类器的潜力。纹理特征的冗余可能会降低分类的准确性。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于全极化SAR影像的作物分类
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DOI：10.1109/IGARSS.2018.8518806
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
提高分类精度的关键前提是充分提取反映物体物理特性的特征。本研究旨在探究加拿大安大略省四极化合成孔径雷达（SAR）影像的作物分类能力?；袢×硕嗍毕郣ADARSAT-2精细波束四极化SAR数据，采用支持向量机（SVM）分类器，结合极化特征与纹理特征进行分类。从经典Pauli分解中提取了包含奇次散射、双次散射和体散射的极化特征，从灰度共生矩阵（GLCM）中提取了八种纹理特征，并运用主成分分析（PCA）方法降低纹理特征的冗余度。结果表明，多时相SAR数据取得了令人满意的分类精度，SAR数据的纹理特征有助于提升分类精度，SAR数据在农业监测方面具有显著潜力。
作者：
Gangqiang An，Minfeng Xing，Xiliang Ni，Junjie Zhou
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