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题名去除土壤后向散射影响的SAR数据玉米留茬方式识别
被引量:1
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作者
李俐
谢小曼
朱德海
蒋朝为
许佳薇
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机构
中国农业大学土地科学与技术学院
农业农村部农业灾害遥感重点实验室
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出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第11期2628-2639,共12页
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基金
国家自然科学基金(编号:42171324)。
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文摘
作物留茬覆盖作为保护性耕作的重要方式之一,快速、准确地获取其不同方式的分布情况对保护性耕作的实施现状监测及效果评估具有重要意义。现有的留茬监测方法主要集中于留茬覆盖度估算,而对不同留茬方式识别的研究较少。本文以Sentinel-1 SAR数据为主数据源,尝试探究其对玉米留茬方式的识别能力。利用留茬后向散射模型分离土壤散射贡献和留茬散射贡献,以消除土壤散射贡献干扰。提出融合留茬指数FRI(Fusion Residue Index),结合雷达指数与SAR纹理,分析不同特征组合对留茬方式的识别能力。采用最优特征集进行玉米留茬方式的识别,完成实验区的不同玉米留茬方式制图。结果表明:采用消除土壤影响后的VH极化后向散射系数、FRI和SAR纹理等8个特征的识别表现最好,OA和Kappa系数分别为89.28%、0.84。相比采用消除土壤散射影响前,识别精度和Kappa系数提高了5.44%和0.09。研究结果为Sentinel-1 SAR影像在留茬研究的广泛应用提供一种新的思路。
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关键词
遥感
Sentinel-1
SAR数据
玉米留茬
留茬方式识别
后向散射模型
最优特征集
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Keywords
remote sensing
Sentinel-1 SAR data
corn stubble
recognition of stubble modes
backscatter model
optimal feature set
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分类号
S127
[农业科学—农业基础科学]
P2
[天文地球—测绘科学与技术]
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