Arid
基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测
其他题名Soil salinization monitoring based on Radar data
冯娟; 丁建丽; 魏雯瑜
来源期刊国土资源遥感
ISSN1001-070X
出版年2019
卷号31期号:1页码:195-203
中文摘要以新疆渭库绿洲为研究区,对Radarsat- 2全极化数据进行Freeman- Durden和H/alpha这2种目标极化分解处理,得到相应的特征参数,结合SVM -Wishart半监督分类方法对研究区土壤盐渍化信息进行提取,并利用目视判读和野外实地考察对分类结果进行分析验证。研究结果表明: ①应用不同极化分解得到的特征参数进行影像类型识别和参数特征空间构建,不同参数信息识别度不同,且参数之间特征空间分布不同,其中H/alpha分解后特征参数构成的特征空间存在明显规律; ②利用SVM -Wishart半监督分类方法对Freeman- Durden分解和H/alpha分解结果进行分类,Freeman- Durden分解后分类效果优于H/alpha分解分类效果,分类精度分别达88.00%和78.96%; ③SVM- Wishart半监督分类优于传统的SVM分类效果,可以较好地提取研究区土壤盐渍化信息。SVM- Wishart半监督分类可对极化非相干分解后得到的特征参数进行较充分的挖掘,并使分类结果得到一定程度的提高,在区域土壤盐渍化信息提取中具有优势。
英文摘要With Weiku oasis in Xinjiang as the study area,the authors used two polarization methods,i. e.,Freeman - Durden and H/alpha,to decompose and treat 4 - polarization data of the Radarsat - 2,got the corresponding characteristic parameters,extracted the salinization information of the study area combined with the SVM - Wishart semi - supervised classification method,and finally checked and analyzed the result of the classification with the visual interpretation and the field investigation. Some conclusions have been reached: ① When the impact categories are identified and the parameter feature space is built to get the characteristic parameters,different polarization decompositions yield different resolutions of parameter information,and the distributions of parameters characteristic space are different; after decomposing with H/alpha,the characteristic space constituted by characteristic parameters are different; ② The effect of using semi - supervised classification method to classify the endings of the Freeman Durden and H/alpha,Freeman Durden classification is superior to that of H/a; ③SVM -Wishart semi - supervised classification is superior to traditional SVM classification and hence it can be well used to extract the salinization information. SVM - Wishart semi - supervised classification can fully excavate the characteristic parameters after the coherent decomposition of polarization and can improve the classification accuracy,and it has certain advantages in the extraction of salinization information.
中文关键词土壤盐渍化 ; 极化分解 ; Radarsat- 2数据 ; SVM -Wishart分类
英文关键词soil salinization polarization decomposition Radarsat - 2 data SVM -Wishart classification
语种中文
国家中国
收录类别CSCD
WOS类目REMOTE SENSING
WOS研究方向Remote Sensing
CSCD记录号CSCD:6441911
来源机构新疆大学
资源类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/239250
作者单位新疆大学;;吉木萨尔县气象局, 绿洲生态教育部重点实验室;;, 乌鲁木齐;;昌吉, ;; 830046;;831700
推荐引用方式
GB/T 7714
冯娟,丁建丽,魏雯瑜. 基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测[J]. 新疆大学,2019,31(1):195-203.
APA 冯娟,丁建丽,&魏雯瑜.(2019).基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测.国土资源遥感,31(1),195-203.
MLA 冯娟,et al."基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测".国土资源遥感 31.1(2019):195-203.
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