一种基于PolInSAR的植被精细分类方法

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结合全极化Neumann分解、Yamaguchi分解以及极化最优相干系数提出一种PolInSAR植被精细分类方法.Neumann分解的各向异性参数可以表征散射粒子在极化平面内形状由球形向极子的变换,该参数可区分不同形态的植被.Yamaguchi分解将极化相干矩阵分解为表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射,根据各个散射分量的不同可进一步区分不同类型的植被.极化最优相干系数在表征树高、生物量等方面具有独特作用.本文先采用基于模型的方法提取出植被区域,然后针对植被区域进行Neumann分解、Yamaguchi分解以及最优相干系数提取,最后通过决策树进行监督分类.试验结果表明本文分类算法在测试区域的总体分类精度为84.7％,Kappa系数为0.791.
作者：徐一凡刘爱芳徐辉王帆刘川
作者单位：南京电子技术研究所江苏南京210039
母体文献：第四届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第四届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2017年9月17日
会议地点：武汉
主办单位：高分辨率对地观测系统重大专项管理办公室,中科院
语种：chi
分类号：
关键词：植被细分  极化分类  Neumann分解  Yamaguchi分解  极化最优相干  决策树
在线出版日期：2018年10月26日
基金项目：
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