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基于光学影像的遥感技术受云雨等天气条件影响较大,而合成孔径雷达(SAR)由于具有穿透能力可以很好的克服这一缺陷。本文以黑龙江流域扎龙湿地为研究区域,采用时间序列C波段双极化(VV、VH)Sentinel-1数据,结合面向对象的图像分析技术对扎龙湿地进行分类。对比分析了5种机器学习算法得出随机森林算法的精度最高,总体精度为88.43%,Kappa系数为0.8646,其中沼泽的制图精度达到84.68%,用户精度达到89.47%。使用Sentinel-1数据对扎龙湿地进行湿地信息提取的最佳时相为5月、7月和8月。 相似文献
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以黑龙江流域中的扎龙湿地及其上游区域为研究区,将Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段影像数据相结合,根据面向对象原理,采用随机森林算法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取;利用3种特征变量集,进行实验对比,研究红边波段反射率和雷达后向散射系数对湿地信息提取的作用。研究结果表明,红边波段反射率和雷达后向散射系数对土地覆盖分类精度的提高起到了重要作用,两者结合得到的分类结果的总体精度达到了88.72%,Kappa系数为0.87,其中,水体、水田和沼泽的用户精度分别为100%、98.18%和91.37%。利用红边波段和雷达波段影像数据,分别使土地覆盖分类总体精度提高了5.26%和2.51%,红边波段影像数据对沼泽提取精度的提高贡献最大,使生产者精度提高了12.5%。 相似文献
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