基于时序SAR影像水稻种植区提取研究

掌握水稻种植面积是保障国家粮食安全的重要基础。针对云雨对光学遥感影像的影响而导致的难以准确提取水稻种植区的问题,本研究利用时间序列Sentinel-1雷达卫星数据,研究水稻生育期内,在VV和VH雷达极化影像的后向散射变化特征,并识别提取水稻种植区。研究结果表明,利用Sentinel-1 SAR时间序列数据,能较好地区分水稻和其他作物的明显差异,可为多云多雨的地区水稻种植信息提取提供一种新的思路。

时序SAR影像的干旱地区土地利用分类应用

为探究时序合成孔径雷达(SAR)影像在干旱地区土地利用分类中的能力,该文以新疆石河子市为研究区域,基于时序Sentinel-1A SAR影像,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类方法对时序SAR影像进行分类并与单时相SAR影像分类结果的进行对比。结果表明,时序SAR影像相较于单时相SAR影像可以更加有效地获取高精度土地利用信息,3种分类方法的分类效果均优于单时相SAR影像,其中随机森林分类的分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到92.77%和0.91。