基于微波遥感极化目标分解的土地覆盖/土地利用分类

来源：农业工程学报杂志2015年第2期北京时间：

作者：马腾,王耀强,李瑞平,李彪,

摘要：为有效利用微波遥感影像进行土地覆盖/土地利用分类，该研究以内蒙古河套灌区解放闸灌域为研究区域，采用春耕后试验区Radarsat-2全极化数据，利用极化目标分解方法提取得到了散射熵、平均散射角、反熵、平均特征值、单次反射特征值相对差异度、二次反射特征值相对差异度。结合实地数据，分析了各参数对于耕地、裸地、含植被水体、建筑等类别的可分离性。根据分析结果选取平均散射角、平均特征值、单次反射特征值相对差异度为分类特征变量，通过最小距离法计算了决策边界，最后结合树分类器对试验区影像进行了分类。整体分类精度93.89%，分类Kappa系数为0.914。结果表明，利用平均散射角可有效区分表面散射与二次散射及体散射；平均特征值可有效区分含植被水体与建筑物；单次反射特征值相对差异度参数可有效区分耕地与裸地。利用极化目标分解方法结合决策树分类器可精确地进行土地覆盖/土地利用分类。

关键词：土地利用, 遥感, 分类, 分类器, 决策, 目标分解