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微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究
摘要：利用实验区环境星多光谱数据与Envisat ASAR VV极化数据进行融合.讨论了VV极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据农作物分类的精度,并比较了不同分类方法的分类精度.结果表明,两种数据之间的.融合充分利用了环境星数据的光谱信息和VV极化数据对于地物结构敏感的特征,不但增强了不同地物之间的光谱差异,而且提高了作物分类精度.两者融合后分类精度比单独使用环境星数据分类精度提高了约5个百分点,而且由于WW极化数据对田间非耕地信息的敏感性,对于田块边界的识别效果有很大的改善.通过该研究探讨了VV极化数据和多光谱数据融合在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域应用的范围,具有推广价值. 作者： 贾坤[1] 李强子[2] 田亦陈[2] 吴炳方[2] 张飞飞[2] 蒙继华[2] Author： JIA Kun[1] LI Qiang-zi[2] TIAN Yi-chen[2] WU Bing-fang[2] ZHANG Fei-fei[2] MENG Ji-hua[2] 作者单位： 中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;中国科学院研究生院,北京100049中国科学院遥感应用研究所,北京,100101 期 刊： 光谱学与光谱分析 ISTICEISCIPKU Journal： SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS 年，卷(期)： 2011, 31(2) 分类号： S127 关键词： 光谱 后向散射 遥感 融合 农作物 机标分类号： TP7 S51 机标关键词： 微波 散射数据 改进 农作物分类 光谱分类 精度研究 Data Microwave 分类精度 极化 多光谱数据 多光谱遥感数据 数据对 使用环境 研究探讨 数据融合 数据分类 识别效果 精度提高 结构敏感 基金项目： 中国科学院知识创新工程重大项目，国家科技支撑计划项目，国家(863计划)项目，国家自然科学基金 微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究[期刊论文] 光谱学与光谱分析 --2011, 31(2)贾坤 李强子 田亦陈 吴炳方 张飞飞 蒙继华利用实验区环境星多光谱数据与Envisat ASAR VV极化数据进行融合.讨论了VV极化微波后向散射数据用于改善多光谱遥感数据农作物分类的精度,并比较了不同分类方法的分类精度.结果表明,两种数据之间的融合充分利用了环境星...【微波后向散射数据改进农作物光谱分类精度研究】相关文章：
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