基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类
2017-12-15分类号:Q948
【部门】西南大学地理科学学院/岩溶环境重庆市重点实验室
【摘要】地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达(SAR)数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明:1)在同时运用面向对象
【关键词】Sentinel-1A 极化合成孔径雷达 面向对象方法 山区地表覆被分类
【基金】国家自然科学基金项目(41201436);; 中国博士后科学基金项目(2016M600714)
【所属期刊栏目】自然资源学报
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