联合时间序列相干性和后向散射系数的黄河三角洲湿地分类

针对后向散射系数难以完成高精度湿地分类问题,本文以16景VH极化的Sentinel-1A影像为数据源,构建了一种联合时间序列相干性和后向散射系数的分类方法。通过对长时间序列的后向散射系数和相干性分析,选择互花米草易与其他地物混淆的3个时相(6月27日(R)、11月18日(G)、11月30日(B))的后向散射系数图为合成数据源,引入11月18—30日相干图代替11月30日后向散射系数图。采用SVM和随机森林分类器,探究相干性引入前后黄河三角洲湿地分类精度变化。研究表明,相干性引入后,SVM和随机森林分类结果的总体精度分别提升了3.07%和3.85%,互花米草的分类精度分别提升了9.39%和11.42%。