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基于高分三号卫星数据与Η/Α/α-分解特征参数的农作物分类研究

作者姓名：	赵丽仙张王菲李云张庭苇黄国然

作者单位：	西南林业大学林学院,云南昆明 650224

基金项目：	国家自然科学基金地区科学基金(42161059);国家自然科学基金地区科学基金(30860240);国家自然科学基金地区科学基金(32160365);高分辨率对地观测系统重大专项(21-Y20B01-9001-19/22-1);云南省万人计划“青年拔尖人才”专项(80201444)

摘要：	利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/ $α -$ 极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_I)和极化分量(SE_P)、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/ $α -$ 分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SE_P参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SE_I的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/ $α -$ 极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。
关键词：	扩展参数高分三号卫星农作物分类
收稿时间：	2021-09-09

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