遥感信息
遙感信息
요감신식
Remote Sensing Information
2015年
5期
88-93,101
,共7页
全极化 SAR%土地覆盖分类%目标分解%精度分析%特征组合
全極化 SAR%土地覆蓋分類%目標分解%精度分析%特徵組閤
전겁화 SAR%토지복개분류%목표분해%정도분석%특정조합
fully polarization SAR%land cover classification%target decomposition%accuracy analysis%feature combination
鉴于全极化 SAR 数据进行土地覆盖分类时不同特征组合会对分类结果带来巨大的影响,该文以美国国家土地覆盖数据为参考分析全极化 SAR 数据不同特征组合的土地覆盖分类精度。文中以分类精度为准则选取适用的分类方法,对比分析了不同分解组合和波段组合对分类结果的影响,同时给出同一时期成像的 TM 数据分类结果做比较。结果表明,SAR 数据通过有效的分解组合能提高总体分类精度。同时,SAR 数据不同分解特征之间有信息冗余和信息互补的关系,波段组合分类时需考虑其对分类结果的影响。波段组合分类得到了最高的总体分类精度71.6%和 Kappa 系数0.6,表明全极化 SAR 数据土地覆盖分类,尤其对于一些如“有林湿地”等待定类别,可以达到很好的分类质量。
鑒于全極化 SAR 數據進行土地覆蓋分類時不同特徵組閤會對分類結果帶來巨大的影響,該文以美國國傢土地覆蓋數據為參攷分析全極化 SAR 數據不同特徵組閤的土地覆蓋分類精度。文中以分類精度為準則選取適用的分類方法,對比分析瞭不同分解組閤和波段組閤對分類結果的影響,同時給齣同一時期成像的 TM 數據分類結果做比較。結果錶明,SAR 數據通過有效的分解組閤能提高總體分類精度。同時,SAR 數據不同分解特徵之間有信息冗餘和信息互補的關繫,波段組閤分類時需攷慮其對分類結果的影響。波段組閤分類得到瞭最高的總體分類精度71.6%和 Kappa 繫數0.6,錶明全極化 SAR 數據土地覆蓋分類,尤其對于一些如“有林濕地”等待定類彆,可以達到很好的分類質量。
감우전겁화 SAR 수거진행토지복개분류시불동특정조합회대분류결과대래거대적영향,해문이미국국가토지복개수거위삼고분석전겁화 SAR 수거불동특정조합적토지복개분류정도。문중이분류정도위준칙선취괄용적분류방법,대비분석료불동분해조합화파단조합대분류결과적영향,동시급출동일시기성상적 TM 수거분류결과주비교。결과표명,SAR 수거통과유효적분해조합능제고총체분류정도。동시,SAR 수거불동분해특정지간유신식용여화신식호보적관계,파단조합분류시수고필기대분류결과적영향。파단조합분류득도료최고적총체분류정도71.6%화 Kappa 계수0.6,표명전겁화 SAR 수거토지복개분류,우기대우일사여“유림습지”등대정유별,가이체도흔호적분류질량。
Because different features of the fully polarization SAR data combination get a different land cover classification result,this paper uses NLCD land cover classification results as a reference analyzing the fully polarization SAR data land cover classification accuracy.We select a suitable classification method with classification accuracy as a guideline,and then analysis the influence of different decomposition combination and band combination on the classification results.At the same time, classification results of the TM data imaging during the same period are given as a comparison.The results show that an effective decomposition combination can improve the overall classification accuracy and there is a information redundancy and complementary relationship between different decomposition characteristics of SAR data;we should consider its impact on the classification results when using band combination to classify land cover.Band combination classification has got the highest overall classification accuracy of 71.6% and Kappa coefficient of 0.6,which shows that the fully polarization SAR data, especially in class of woody wetlands,can achieve good classification quality.