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摘要
针对后向散射系数难以完成高精度湿地分类问题，本文以16景VH极化的Sentinel-1A影像为数据源，构建了一种联合时间序列相干性和后向散射系数的分类方法。通过对长时间序列的后向散射系数和相干性分析，选择互花米草易与其他地物混淆的3个时相(6月27日(R)、11月18日(G)、11月30日(B))的后向散射系数图为合成数据源，引入11月18—30日相干图代替11月30日后向散射系数图。采用SVM和随机森林分类器，探究相干性引入前后黄河三角洲湿地分类精度变化。研究表明，相干性引入后，SVM和随机森林分类结果的总体精度分别提升了3.07%和3.85%,互花米草的分类精度分别提升了9.39%和11.42%。
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