本文主要研究内容
作者冯娟,丁建丽,魏雯瑜（2019）在《基于雷达数据的区域土壤盐渍化监测》一文中研究指出：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/α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/α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/α分解结果进行分类,Freeman-Durden分解后分类效果优于H/α分解分类效果,分类精度分别达88. 00%和78. 96%;③SVMWishart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。
Abstract
yi xin jiang wei ku lu zhou wei yan jiu ou ,dui Radarsat-2quan ji hua shu ju jin hang Freeman-Durdenhe H/αzhe 2chong mu biao ji hua fen jie chu li ,de dao xiang ying de te zheng can shu ,jie ge SVM-Wishartban jian du fen lei fang fa dui yan jiu ou tu rang yan zi hua xin xi jin hang di qu ,bing li yong mu shi pan dou he ye wai shi de kao cha dui fen lei jie guo jin hang fen xi yan zheng 。yan jiu jie guo biao ming :①ying yong bu tong ji hua fen jie de dao de te zheng can shu jin hang ying xiang lei xing shi bie he can shu te zheng kong jian gou jian ,bu tong can shu xin xi shi bie du bu tong ,ju can shu zhi jian te zheng kong jian fen bu bu tong ,ji zhong H/αfen jie hou te zheng can shu gou cheng de te zheng kong jian cun zai ming xian gui lv ;②li yong SVM-Wishartban jian du fen lei fang fa dui Freeman-Durdenfen jie he H/αfen jie jie guo jin hang fen lei ,Freeman-Durdenfen jie hou fen lei xiao guo you yu H/αfen jie fen lei xiao guo ,fen lei jing du fen bie da 88. 00%he 78. 96%;③SVMWishartban jian du fen lei you yu chuan tong de SVMfen lei xiao guo ,ke yi jiao hao de di qu yan jiu ou tu rang yan zi hua xin xi 。SVM-Wishartban jian du fen lei ke dui ji hua fei xiang gan fen jie hou de dao de te zheng can shu jin hang jiao chong fen de wa jue ,bing shi fen lei jie guo de dao yi ding cheng du de di gao ,zai ou yu tu rang yan zi hua xin xi di qu zhong ju you you shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自国土资源遥感的冯娟,丁建丽,魏雯瑜，发表于刊物国土资源遥感2019年01期论文，是一篇关于土壤盐渍化论文,极化分解论文,数据论文,分类论文,国土资源遥感2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自国土资源遥感2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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