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双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别
引用本文:赵天杰,李新武,张立新,王芳.双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别[J].地球信息科学,2009,11(1):84-90.
作者姓名:赵天杰  李新武  张立新  王芳
作者单位:1. 北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室, 北京 100875; 2. 北京师范大学地理学与遥感科学学院, 北京 100875; 3. 农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室, 北京 100081; 4. 中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101
基金项目:国家自然科学基金杰出青年科学基金,国家重点基础研究发展规划(973计划),农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室开放课题 
摘    要:本文以北京昌平为研究区域,针对农作物的分类特点,结合ASAR的VV极化、新型PALSAR的HH、HV极化以及TM的多光谱数据进行细化分类.首先,使用MIMICS模型对该地区主要农作物玉米和果林的后向散射特性进行了模拟分析,并跟SAR实际观测数据进行对比.在充分认识农作物后向散射的机制和数值大小关系的基础上,构建一种基于BP神经网络和正态模糊分布函数的模糊神经网络模型,结合双频多极化SAR数据和多光谱数据进行农作物类型的识别.研究结果表明:双频多极化SAR数据能够提供有利于作物类型识别的信息,并产生重要的可分离性,其结合多光谱数据进行作物类型识别是一种有效的途径,具有较大的优势.

关 键 词:双频多极化  MIMICS  模糊神经网络  作物类型识别  ASAR  PALSAR  
收稿时间:2008-03-25;

Agrotype Recognition Using Dual-Frequency Multi-polarization SAR Data and Multi-spectral Data
ZHAO Tianjie,LI Xinwu,ZHANG Lixin,WANG Fang.Agrotype Recognition Using Dual-Frequency Multi-polarization SAR Data and Multi-spectral Data[J].Geo-information Science,2009,11(1):84-90.
Authors:ZHAO Tianjie  LI Xinwu  ZHANG Lixin  WANG Fang
Institution:1. State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Institute of Remote Sensing Applications,CAS,Beijing 100875,China; 2. School of Geography and Remote Sensing Science,Beijing Normal University,Beijing 100875,China; 3. Key Laboratory of Resources Remote Sensing & Digital Agriculture,Ministry of Agriculture,Beijing 100081,China; 4. Institute of Remote Sensing Applications,CAS,Beijing 100101,China
Abstract:This paper,taking Changping District of Beijing as a study area,conducts a detailed analysis on crop characteristics combining ASAR image,new PALSAR dual-frequency images and TM multi-spectral image.Firstly, MIMICS is used to simulate the backscattering characteristics for spring maize and orchard based on extracted backscattering coefficient from images,and the modeling result is compared with the radar measurement result. Then,a classifier based on BP neural network and normal fuzzy distribution function ...
Keywords:MIMICS  ASAR  PALSAR
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