基于全极化微波遥感的干旱区典型绿洲盐渍化信息提取

作者: 段素素 [1] 依力亚斯江·努尔麦麦提 [2] 郭莉丹 [1] 范宏 [1] 哈班拜 [1]

关键词: 盐渍化 PolSAR Pauli分解 Krogager分解 SVM

摘要：采用Krogager、Pauli两种极化目标分解方法,分别构建基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类模型(分别简称Krogager-SVM和Pauli-SVM),以渭千河-库车河三角洲绿洲地区(渭-库绿洲)为研究区域,利用全极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)遥感影像数据,进行干旱区典型绿洲不同程度盐渍化信息的提取研究.结合野外实地验证数据,将两种模型的分类结果与传统SVM分类作对比分析.结果表明,Krogager-SVM和Pauli-SVM模型改善了传统干旱区盐渍化分类方法,其总体精度从74.17％(传统SVM)分别提高到了80.598 0％和82.387 6％,分别提高了6.43个百分点和8.21个百分点(Kappa系数分别提高0.08和0.12).表明本研究所提出的分类模型在PolSAR数据的盐渍化信息提取方面有着一定的潜力.

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