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Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
2008,24
(10)
122-126
基于主成分变换的ASAR数据水稻种植面积提取
作 者：
汪小钦;王钦敏;史晓明;凌飞龙;朱晓铃
单 位：
福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
关键词：
ENVISATASAR;水稻种植面积;主成分变换;主成分分量差值;面向对象分类
摘 要：
合成孔径雷达(SAR)数据是多云多雨地区水稻监测的重要数据源,多极化的SAR数据有利于识别精度的提高。通过对水稻生长期ENVISAT ASAR双极化数据后向散射系数分析得知,水稻VV极化的后向散射系数比VH极化大,两者总体上都随着水稻的生长而增大。在水稻生长后期,VV极化保持稳定,略有下降,VH极化持续增大。对6个通道的ASAR进行主成分变换,发现水稻种植区在第二主分量(PC2)上值较大,色调很亮,而在第五主分量(PC5)上值较低,色调很暗,分别反映了VV极化和VH极化在水稻生长茂盛期与生长初期的差异,两者差值(PC2-PC5)突出了水稻与其它地类的差异。利用主成分分量的差值(PC2-PC5),基于面向对象分类方法,建立了水稻种植区快速提取方法。利用该方法对福州地区2004年早稻面积进行提取,获得了满意的结果。
译 名：
Rice field mapping and monitoring using ASAR data based on principal component analysis
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