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基于多时相多极化差值图的稻田识别研究 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度.以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENVISA ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时相差值图.由于稻田含有水层和水稻的垂直株型等属性特征,稻田在两时相上VV极化和HH极化后向散射差异都很大,且与其他地物具有明显差别,因此利用同时相多极化差值图可以很好地分辨出稻田来;从时间变化看,HH极化雷达波对水稻生长和稻田的变化比对其他地物的变化更敏感,使稻田分布信息在HH极化多时相差值图中反应突出.而VV极化对地物的时相变化不够敏感.因此,建立最优差值图组合,分别采用阈值分类方法和监督分类方法对差值图组合进行分类提取稻田.通过比较分类结果,认为基于统计分析的监督分类方法更好,其稻田识别的精度达到84.92%.文章最后对提出的稻田识别方法及分类结果进行了分析. 相似文献
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介绍了江西南昌某郊区采集的成熟期(2008年9月)和收割期(2008年10月)的水稻籽粒中多环芳烃(PAHs)的富集情况,并与同时期的环境介质(土壤、空气气相以及颗粒物)中多环芳烃的含量及分布情况作了相关性分析。结果表明,研究区水稻籽粒中16种多环芳烃(∑PAHs)总量平均为(74.8±13.6)ng/g,水稻土壤中∑PAHs含量平均为(203.7±14.3)ng/g,空气气相样品中∑PAHs含量平均为68.25 ng/m3,以3环和4环多环芳烃为优势化合物;颗粒物样品中∑PAHs含量平均为42.28 ng/m3,以4环、5环和6环多环芳烃为优势化合物。各介质多环芳烃含量在国内同类地区中均位于中等偏下水平。将多环芳烃在水稻籽粒和各个介质之间的生物富集系数与化合物的辛醇分配系数KOC、KOA作对数变换后比较,发现水稻籽粒中多环芳烃的分布与水稻土和空气颗粒物中的多环芳烃没有太大关系;而与空气气相中的多环芳烃关系较明显,证实了前人得到的气相化合物对植物体内化合物的分配起着主要贡献的研究结论。 相似文献