结合干涉特征的极化SAR图像监督分类——将乐林场的林分类型识别

摘要

合成孔径雷达(SAR)数据包含观测目标的形状、方向、位置等丰富的地面信息,在林分类型识别和参数提取具有广泛的应用潜力.以福建省将乐实验林场2013年C波段超精细全极化单视复数RADARSAT-2数据为数据源,运用随机森林的分类方法和多种极化目标分解结果,对将乐国有林场的地物类型识别能力进行实验,分析4种极化方式的干涉相干性与林分类型识别精度的关系.结果表明:特征筛选可以使分类精度提高,总体分类精度由83.71％提高到87.43％,Kappa系数由0.8100提高到0.8533;干涉相干性作为分类特征提高了分类精度,总体分类精度为91.43％,Kappa系数为0.9000.