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基于多频多极化SAR数据的岗更诺尔湖湿地覆盖类型分类研究

狄宇飞  
【摘要】:极化SAR影像分类是雷达遥感应用中一项非常重要的研究问题。随着极化散射特征与非参数模型分类方法的提出,关于极化SAR目标分解理论与机器学习算法的研究得到了进一步的发展,但是由于极化SAR影像特征维度高,因此造成用于分类模型的特征集信息冗余。针对这一问题,本文分别就全极化SAR与双极化SAR数据的特点,研究了基于极化散射特征与支持向量机(SVM)算法的地表覆盖分类。本研究选取内蒙古自治区赤峰市克什克腾旗达里诺尔湿地保护区中的岗更诺尔湖及周边共315平方公里为研究区,获取了一景Radarsat-2全极化数据和一景相同区域ALOS-2双极化图像,首先分析了两种波段对地类识别的差异,接着对全极化不同极化分解方法的特征和与光学影像融合后的数据进行分析,最后使用SVM分类器对地表覆盖分类,并依据高分目视解译图和Google Earth影像进行分类精度检验。将两幅图像分类后进行对比,对比分析输入特征和算法对分类的影响。(1)ALOS-2 L波段波长较长,穿透力好,对植被覆盖高且垂直结构差异明显的地类识别较好,并且对于裸地的识别效果好;Radarsat-2 C波段波长相对较短,单从各极化通道进行识别容易造成地类间的混淆。(2)在全极化影像极化特征分解后的特征中,Pauli分解对裸地、水体等无植被覆盖地区和林地、草沼泽地等有植被覆盖区域的识别效果较好;H/A/ɑ分解在对林地、裸地、农村居民点、水体的识别效果较好;Freeman分解、NNED分解、Yamaguchi分解这三种方法识别主要散射机制明显的地类比较适合,如裸地、林地、水体、耕地、农村居民点、沼泽地等。(3)双极化SAR影像与光学影像融合后地类色彩差异明显,对裸地、耕地、农村居民点、盐碱地等识别效果较好;全极化SAR影像与光学数据融合后地类分离度较好,可清晰识别裸地、植被覆盖区域、沙地和盐碱地。(4)不考虑融合数据的全极化SAR影像特征集的SVM分类,分类总体精度为75%,考虑融合数据的SVM分类精度达到85%;不考虑融合数据的双极化SAR影像特征集的SVM分类,分类总体精度为39%,考虑融合数据的SVM分类精度达到81%,可以看出融合数据对于SVM分类有很积极地作用。(5)全极化数据特征集利用特征选取算法的SVM分类总体精度84%,与全特征集分类精度差异不大,但特征集压缩了45%,支持向量个数得到缩减,运算效率得到很大提升;双极化数据特征集利用特征选取算法的SVM分类总体精度83%,特征集内特征数由38个减少到20个,对于分类精度和效率的提升有积极作用;从两种数据的特征选取结果来看,再次证实了融合数据对分类精度的提升有很大帮助。


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