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981.
秸秆是农田生态系统的重要组成部分。秸秆覆盖度(CRC)的遥感估算可以大范围、快速地获取地面秸秆覆盖信息,对保护性耕作的推广具有十分重要的意义。基于Sentinel-1 SAR影像和Sentinel-2光学影像分别构建了雷达指数与光学遥感指数,结合吉林省梨树县春秋两期实地采样数据,探究遥感指数与玉米秸秆覆盖度的相关性。为进一步提升玉米秸秆覆盖度的估算精度,结合雷达指数与光学遥感指数,采用最优子集回归的方法建立玉米秸秆覆盖度的估算模型,完成研究区的玉米秸秆覆盖度估算制图。结果表明:土壤质地分区建模可有效解决土壤异质性问题,提升反演精度。各遥感指数在秋季高覆盖时期的表现均优于春季低覆盖时期。STI和NDTI指数在光学遥感指数中表现最好,R2分别为0.701和0.697,而在雷达指数中,基于余弦矫正法的γ V H 0 ![]()
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指数与实测CRC的相关性最高,R2为0.564。结合雷达指数与光学遥感指数能够有效地提高秸秆覆盖度估算精度,在最优子集回归法下基于结合指数构建的回归模型最优,R2为0.799,RMSE为13.67%,达到了较高的精度。研究结果为秸秆覆盖度估算的精度提升提供了一种新思路。 相似文献
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针对目前湿地信息提取中存在的“同物异谱”、“同谱异物”问题,以黄河三角洲自然保护区为实验区,采用在信息提取方面具有优势的典型相关森林算法,将Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2A多光谱影像作为基础数据,考察分别应用多光谱影像、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱二者综合、SAR纹理特征以及植被指数对湿地信息提取的效果和适用性。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2A多光谱影像,在分类方法上,典型相关森林(canonical correlation forest,CCF)的总体精度最高,达到94.32%,与支持向量机和随机森林分类算法相比分别提高了6.55%和5.47%;(2)基于Sentinel-2A多光谱影像和Sentinel-1A后向散射系数的CCF总体精度达到了94.89%,与只利用多光谱影像相比,3种算法的总体精度和Kappa系数均得到了提升;(3)在SAR和光学联合的基础上加入SAR纹理特征后总体精度和Kappa系数均略有下降,分别为94.72%和0.935 3;(4)在SAR和光学联合的基础上加入归一化差分植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化差分红外指数(NDII)和差分红外指数(DII)5种植被指数后,总体精度达到了最高为95.35%,7种地物的生产者精度有所提高,有效提高了对黄河三角洲湿地信息的提取能力。实验结果可为黄河三角洲湿地的合理开发和有效保护提供科学支持。 相似文献
984.
985.
986.