结合干涉特征的极化SAR图像监督分类——将乐林场的林分类型识别

作者：侯敬怡; 张延成; 范文义^*

来源：东北林业大学学报, 2020, 48(11): 33-38.

DOI：10.13759/j.cnki.dlxb.2020.11.006

• 全极化SAR
• 目标分解
• 干涉相干性
• 随机森林

合成孔径雷达(SAR)数据包含观测目标的形状、方向、位置等丰富的地面信息,在林分类型识别和参数提取具有广泛的应用潜力。以福建省将乐实验林场2013年C波段超精细全极化单视复数RADARSAT-2数据为数据源,运用随机森林的分类方法和多种极化目标分解结果,对将乐国有林场的地物类型识别能力进行实验,分析4种极化方式的干涉相干性与林分类型识别精度的关系。结果表明:特征筛选可以使分类精度提高,总体分类精度由83.71%提高到87.43%,Kappa系数由0.810 0提高到0.853 3;干涉相干性作为分类特征提高了分类精度,总体分类精度为91.43%,Kappa系数为0.900 0。

• 单位
  东北林业大学