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Position: Home > Articles > Extracting aquaculture pond using multi-feature optimization of GF-3 PolSAR Imagery Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering 2022,38 (4) 206-214

基于GF-3全极化SAR影像多特征优选的水产养殖塘提取

作  者:
柳崇斌;徐佳;王冬梅;陈媛媛
单  位:
江苏省水利科学研究院;南京林业大学土木工程学院;河海大学地球科学与工程学院
关键词:
养殖塘;信息提取;高分三号;极化分解;特征优选
摘  要:
高分三号作为中国首颗民用高分辨率多极化合成孔径雷达卫星,为水产养殖用地监测提供了重要的数据源.为了充分利用GF-3全极化SAR影像,该研究提出了一种基于特征优选的全极化SAR影像养殖塘提取方法.首先通过极化分解和灰度共生矩阵方法共获取了55维特征;然后对影像进行多尺度分割,并利用随机森林-递归特征消除(Random Forest-Recursive Feature Elimination,RF-RFE)算法进行特征优选;最后基于最优特征集进行随机森林分类提取了养殖塘.以南京固城湖和东台近海两个典型区为研究区,利用GF-3全极化数据进行养殖塘提取试验,结果表明,与单一极化分解方法相比,综合利用多种极化特征在一定程度上提高了总体分类精度,但仍然难以区分养殖水体和非养殖水;经过特征优选,香农熵SE及其强度分量SE_I对于养殖塘识别是很好的极化参数,而纹理特征Variance的引入有效减少了养殖水体和非养殖水体的错分;该研究方法与最大似然和支持向量机相比,总体精度最高,固城湖区域和东台近海区域分别为96.85%和94.60%,研究结果可为GF-3卫星在水产养殖塘提取方面的应用提供参考.
译  名:
Extracting aquaculture pond using multi-feature optimization of GF-3 PolSAR Imagery

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