基于时间序列Sentinel-1A数据的水稻识别

摘要

cqvip:基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。