基于三分量分解优化模型的农用地SAR影像提取方法

针对中国北方部分农区夏秋两季易受长时间云、雨、雾影响导致区域农用地信息难以实时准确获取的现状,在Freeman极化分解模型基础上,该文提出了一种三分量极化分解优化模型农用地合成孔径雷达(SAR)影像自动提取方法,并开展不同作物覆盖条件下农用地信息提取试验研究。该文首先通过引入体散射分量参数,二次散射分量参数和布拉格散射分量参数,对现有Freeman极化分解模型进行优化,使分解结果更符合农业区域不同地物散射特征;然后,在利用优化三分量极化分解方法提取极化分量基础上,结合模糊C均值聚类,实现农用地信息高精度自动提取。最后,该研究以中国重要黄淮海农业区河北衡水枣强县为试验区,以Radarsat-2影像为试验数据源,在作物全覆盖和作物部分覆盖2种条件下,通过将优化三分量-FCM分类和常用雷达分类方法 H-Alpha-Lambda分类的农用地提取结果与地面验证样方进行对比,完成该研究所提出SAR影像农用地提取方法的精度验证和评价。结果表明,在作物全覆盖条件下,利用优化三分量-FCM分类提取农用地信息的总体精度和Kappa系数分别为96.12%和0.857,较H-Alpha-Lambda分类方法分别提高了8.69个百分点和0.337;在作物部分覆盖条件下,利用优化三分量-FCM分类提取农用地信息的总体精度和Kappa系数分别为97.53%和0.902,较H-Alpha-Lambda分类分别提高了17.37个百分点和0.595。可见,无论在作物全覆盖还是部分覆盖条件下,优化三分量-FCM分类方法提取的农用地精度均优于H-Alpha-Lambda分类方法,证明了该算法提取农用地信息具有一定可行性和适用性,为SAR影像在农业遥感应用中的农用地信息提取提供了新的思路。