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基于多时相多极化差值图的稻田识别研究
被引量：
20
1
作者
杨沈斌
李秉柏
+2 位作者
申双和
谭炳香
何维
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期613-619,共7页
提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度。以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENV ISAT ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时...
提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度。以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENV ISAT ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时相差值图。由于稻田含有水层和水稻的垂直株型等属性特征,稻田在两时相上VV极化和HH极化后向散射差异都很大,且与其他地物具有明显差别,因此利用同时相多极化差值图可以很好地分辨出稻田来;从时间变化看,HH极化雷达波对水稻生长和稻田的变化比对其他地物的变化更敏感,使稻田分布信息在HH极化多时相差值图中反应突出。而VV极化对地物的时相变化不够敏感。因此,建立最优差值图组合,分别采用阈值分类方法和监督分类方法对差值图组合进行分类提取稻田。通过比较分类结果,认为基于统计分析的监督分类方法更好,其稻田识别的精度达到84.92%。文章最后对提出的稻田识别方法及分类结果进行了分析。
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关键词
水稻
制图
影像分类
ASAR
下载PDF
职称材料
利用Radarsat-2数据基于比值检测的水稻制图
被引量：
6
2
作者
化国强
李晨
+2 位作者
杨沈斌
葛道阔
李秉柏
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2012年第6期1451-1458,共8页
利用2010年获取的2景Radarsat-2全极化SAR数据,探讨水稻及其他地物在不同时相上的后向散射特征差异,并提出在雷达遥感图像上基于比值检测理论的水稻分类制图方法。通过分析研究区内水稻、茭白等主要地物在2个时相上不同极化方式下的后...
利用2010年获取的2景Radarsat-2全极化SAR数据,探讨水稻及其他地物在不同时相上的后向散射特征差异,并提出在雷达遥感图像上基于比值检测理论的水稻分类制图方法。通过分析研究区内水稻、茭白等主要地物在2个时相上不同极化方式下的后向散射特征,利用比值检测理论建立水稻及其他地物像元概率分布及分布函数并计算出主要地物的分类阈值,在剔除茭白的影响下,完成水稻的分类制图。水稻和茭白作为水生作物具有明显的雷达图像表现特征;在HH/VV比值图像中,分类阈值1.393对水稻的识别最好,制图精度达到92.64%,总误差概率为7.74%。研究结果表明,Radarsat-2数据在水稻监测中具有丰富多样的技术手段以及更为广泛的应用潜力。
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关键词
分类阈值
后向散射
水稻
制图
雷达遥感
下载PDF
职称材料
SNB-SAR数据在大范围水稻种植面积调查中的应用——以广东省早稻调查为例
被引量：
11
3
作者
廖圣东
廖其芳
+1 位作者
李岩
何敬廉
《热带地理》
2001年第4期346-349,359,共5页
研究了在GIS支持下 ,RadarsatSNB -SAR数据用于广东省大范围水稻种植面积调查的方法与应用。首先 ,对SAR数据预处理 ,包括辐射校正、Frost滤波和几何精校正等 ;然后对预处理影像的后向散射值进行信息定量判断 ,结合GIS的辅助分析 ,剔除...
研究了在GIS支持下 ,RadarsatSNB -SAR数据用于广东省大范围水稻种植面积调查的方法与应用。首先 ,对SAR数据预处理 ,包括辐射校正、Frost滤波和几何精校正等 ;然后对预处理影像的后向散射值进行信息定量判断 ,结合GIS的辅助分析 ,剔除不可能是水稻信息的像元 ;最后对剔除非水稻信息后的影像进行最大似然法的有监分类 ,获取各区域水稻分布的影像并统计面积。结果表明 ,该方法对于大范围的水稻种植面积调查具有实用、快速的特点 ,其精度在平原地区具有较高的可靠性 。
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关键词
RADARSAT
SNB-SAR
水稻
面积
制图
后向散射
GSI
雷达遥感
数据处理
下载PDF
职称材料
时间序列哨兵2号影像水稻品种遥感分类潜力评估
4
作者
黄钜建
李华朋
田亚君
《当代农机》
2024年第10期55-56,共2页
以时间序列哨兵2号遥感影像为数据源,选择友谊农场第四管理区为研究区,使用随机森林分类方法生成制作了水稻品种遥感分类图,精度达到70%以上,满足农场和农户对于精细水稻田间管理的工作要求。
关键词
哨兵2号影像
时间序列影像
水稻
品种
制图
随机森林
下载PDF
职称材料
题名
基于多时相多极化差值图的稻田识别研究
被引量：
20
1
作者
杨沈斌
李秉柏
申双和
谭炳香
何维
机构
南京信息工程大学
江苏省农业科学院农业资源与环境研究所
中国林业科学院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期613-619,共7页
基金
国家863计划项目(编号:2005AA132030x210)
国家科技支撑计划(编号:2006BAD04B04)
农业部资源环境遥感与数字农业重点开放实验室开放课题项目
文摘
提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度。以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENV ISAT ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时相差值图。由于稻田含有水层和水稻的垂直株型等属性特征,稻田在两时相上VV极化和HH极化后向散射差异都很大,且与其他地物具有明显差别,因此利用同时相多极化差值图可以很好地分辨出稻田来;从时间变化看,HH极化雷达波对水稻生长和稻田的变化比对其他地物的变化更敏感,使稻田分布信息在HH极化多时相差值图中反应突出。而VV极化对地物的时相变化不够敏感。因此,建立最优差值图组合,分别采用阈值分类方法和监督分类方法对差值图组合进行分类提取稻田。通过比较分类结果,认为基于统计分析的监督分类方法更好,其稻田识别的精度达到84.92%。文章最后对提出的稻田识别方法及分类结果进行了分析。
关键词
水稻
制图
影像分类
ASAR
Keywords
rice mapping
image classification
ASAR
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
利用Radarsat-2数据基于比值检测的水稻制图
被引量：
6
2
作者
化国强
李晨
杨沈斌
葛道阔
李秉柏
机构
江苏省农业科学院农业经济与信息研究所
南京市测绘勘察研究院有限公司
江苏省镇江高等职业技术学校
南京信息工程大学应用气象学院
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2012年第6期1451-1458,共8页
基金
国家自然科学基金项目(40901238)
公益性行业气象科研专项(GYHY201106027
GYHY201006027)
文摘
利用2010年获取的2景Radarsat-2全极化SAR数据,探讨水稻及其他地物在不同时相上的后向散射特征差异,并提出在雷达遥感图像上基于比值检测理论的水稻分类制图方法。通过分析研究区内水稻、茭白等主要地物在2个时相上不同极化方式下的后向散射特征,利用比值检测理论建立水稻及其他地物像元概率分布及分布函数并计算出主要地物的分类阈值,在剔除茭白的影响下,完成水稻的分类制图。水稻和茭白作为水生作物具有明显的雷达图像表现特征;在HH/VV比值图像中,分类阈值1.393对水稻的识别最好,制图精度达到92.64%,总误差概率为7.74%。研究结果表明,Radarsat-2数据在水稻监测中具有丰富多样的技术手段以及更为广泛的应用潜力。
关键词
分类阈值
后向散射
水稻
制图
雷达遥感
Keywords
classification threshold
backscattering
rice mapping
radar remote sensing
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
下载PDF
职称材料
题名
SNB-SAR数据在大范围水稻种植面积调查中的应用——以广东省早稻调查为例
被引量：
11
3
作者
廖圣东
廖其芳
李岩
何敬廉
机构
广州地理研究所资源环境信息中心
出处
《热带地理》
2001年第4期346-349,359,共5页
基金
广东省"百项"工程资助项目 (编号 :99B0 5 70 1G)
文摘
研究了在GIS支持下 ,RadarsatSNB -SAR数据用于广东省大范围水稻种植面积调查的方法与应用。首先 ,对SAR数据预处理 ,包括辐射校正、Frost滤波和几何精校正等 ;然后对预处理影像的后向散射值进行信息定量判断 ,结合GIS的辅助分析 ,剔除不可能是水稻信息的像元 ;最后对剔除非水稻信息后的影像进行最大似然法的有监分类 ,获取各区域水稻分布的影像并统计面积。结果表明 ,该方法对于大范围的水稻种植面积调查具有实用、快速的特点 ,其精度在平原地区具有较高的可靠性 。
关键词
RADARSAT
SNB-SAR
水稻
面积
制图
后向散射
GSI
雷达遥感
数据处理
Keywords
Radarsat SNB SAR
Rice mapping
Backscatter
分类号
S127 [农业科学—农业基础科学]
下载PDF
职称材料
题名
时间序列哨兵2号影像水稻品种遥感分类潜力评估
4
作者
黄钜建
李华朋
田亚君
机构
吉林建筑大学测绘与勘查工程学院
中国科学院东北地理与农业生态研究所遥感与地理信息研究中心
长春师范大学地理科学学院
出处
《当代农机》
2024年第10期55-56,共2页
文摘
以时间序列哨兵2号遥感影像为数据源,选择友谊农场第四管理区为研究区,使用随机森林分类方法生成制作了水稻品种遥感分类图,精度达到70%以上,满足农场和农户对于精细水稻田间管理的工作要求。
关键词
哨兵2号影像
时间序列影像
水稻
品种
制图
随机森林
分类号
S511 [农业科学—作物学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多时相多极化差值图的稻田识别研究
杨沈斌
李秉柏
申双和
谭炳香
何维
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
20
下载PDF
职称材料
2
利用Radarsat-2数据基于比值检测的水稻制图
化国强
李晨
杨沈斌
葛道阔
李秉柏
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2012
6
下载PDF
职称材料
3
SNB-SAR数据在大范围水稻种植面积调查中的应用——以广东省早稻调查为例
廖圣东
廖其芳
李岩
何敬廉
《热带地理》
2001
11
下载PDF
职称材料
4
时间序列哨兵2号影像水稻品种遥感分类潜力评估
黄钜建
李华朋
田亚君
《当代农机》
2024
0
下载PDF
职称材料
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