| 基于极化SAR和光学影像特征的土地覆盖分类 |
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| 引用本文： | 李林,田馨,翁永玲.基于极化SAR和光学影像特征的土地覆盖分类[J].东南大学学报(自然科学版),2021,51(3):529-534. |
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| 作者姓名： | 李林 田馨 翁永玲 |
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| 作者单位： | 东南大学交通学院,南京211189 |
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| 摘 要： | 为了更好地利用多源遥感影像参与土地覆盖分类,采用一种基于合成孔径雷达(SAR)影像和光学影像相结合的特征分析及筛选方法.该方法在对光学影像和SAR影像的各类特征变量进行可分性分析后,使用随机森林算法对其组成的高维变量空间进行降维筛选,将筛选出的特征变量用于土地覆盖分类,并对实验结果进行分析比较.实验结果表明:利用随机森林算法对特征变量进行分析筛选后的变量组合可以取得最优的分类结果,总体精度和Kappa系数可以达到92.1％和0.91,相比于仅用SAR影像特征变量进行分类时分别提升了11.9％和16.7％.该方法能够充分发挥光学影像和SAR影像各自的优势,提高特征变量的利用率,使分类结果更加稳定和精确.
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| 关 键 词： | 合成孔径雷达 多光谱 土地覆盖分类 随机森林 特征变量 |
Land cover classification based on polarization SAR and optical image features |
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| Li Lin,Tian Xin,Weng Yongling.Land cover classification based on polarization SAR and optical image features[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2021,51(3):529-534. |
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| Authors: | Li Lin Tian Xin Weng Yongling |
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