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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (4): 105-110    DOI: 10.6046/gtzyyg.2020.04.15
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基于SAR与光学遥感数据相结合的农作物种植类型识别研究
江珊1,2(), 王春2,3, 宋宏利1, 刘玉锋2
1.河北工程大学地球科学与工程学院,邯郸 056000
2.滁州学院实景地理环境安徽省重点实验室,滁州 239000
3.南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京 210044
A study of crop planting type recognition based on SAR and optical remote sensing data
JIANG Shan1,2(), WANG Chun2,3, SONG Hongli1, LIU Yufeng2
1. School of Geosciences and Engineering, Hebei University of Engineering, Handan 056000, China
2. Anhui Key Laboratory of Physical Geography and Environment of Chuzhou University, Chuzhou 239000, China
3. School of Remote Sensing and Mapping Engineering, Nanjing University of Information Engineering, Nanjing 210044, China
全文: PDF(6183 KB)   HTML  
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摘要 

为了得到合适的遥感数据来获取植物的生长信息从而对农作物种植类型进行识别,以安徽省滁州市全椒县为研究区,选择SAR(GF-3)数据和光学遥感数据作为数据源,将SAR数据与光学数据进行融合,并把SAR数据分类结果、光学数据分类结果与融合后的数据结果进行对比分析,从而对农作物种植类型识别进行研究。通过分类结果数据对比三者数据发现,在农作物识别中,SAR数据能够很好地辅助光学影像用于农作物种植类型; SAR数据与光学遥感数据的融合对研究区的农作物有很好的识别效果。

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江珊
王春
宋宏利
刘玉锋
关键词 合成孔径雷达(SAR)农作物识别融合分类    
Abstract

In order to acquire the appropriate remote sensing data to obtain the plant growth information and identify the planting types of crops, the authors chose Quanjiao of Chuzhou in Anhui Province as the research area and the SAR (GF-3) data and optical remote sensing data as the data source to fuse optical data with the SAR data and make a comparative study of data classification results, optical and SAR data classification results and the data fusion results so as to conduct crop type identification. The comparison of the data of classification results reveals that SAR data can be used as a good auxiliary optical image for crop planting types in crop recognition. The fusion of SAR data and optical remote sensing data has a good identification effect on crops in the research area.

Key wordssynthetic aperture Radar (SAR)    crop recognition    fusion    classification
收稿日期: 2020-03-02      出版日期: 2020-12-23
:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金面上基金项目“面向地貌形态模式识别的地形空间关系研究”(41571398)
作者简介: 江 珊(1997-),女,硕士研究生,主要从事3S集成应用与智能分析技术研究。Email:1140256429@qq.com
引用本文:   
江珊, 王春, 宋宏利, 刘玉锋. 基于SAR与光学遥感数据相结合的农作物种植类型识别研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 105-110.
JIANG Shan, WANG Chun, SONG Hongli, LIU Yufeng. A study of crop planting type recognition based on SAR and optical remote sensing data. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(4): 105-110.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2020.04.15      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I4/105
Fig.1  研究区位置示意图
Fig.2  SAR数据处理后研究区域
农作物波段 1号 2号 3号 4号 5号 6号 7号 8号
油菜蓝光波段 626 631 672 672 710 728 730 769
小麦蓝光波段 493 540 552 557 560 562 563 592
油菜绿光波段 928 979 992 992 1 010 1 027 1 059 1 167
小麦绿光波段 685 728 734 762 777 835 836 869
油菜红光波段 1 293 1 327 1 347 1 379 1 391 1 419 1 485 1 496
小麦红光波段 1 020 1 027 1 041 1 068 1 193 1 196 1 198 1 250
油菜近红外波段 2 513 2 526 2 605 2 660 2 666 2 681 2 690 2 749
小麦近红外波段 1 731 1 909 2 070 2 373 2 439 2 587 2 654 2 630
Tab.1  小麦、油菜各波段反射率值
Fig.3  农作物各波段光谱反射率曲线
Fig.4  研究区域光学遥感分类结果
土地覆盖
类型
1月中旬 2月中旬 3月中旬 4月中旬 5月中旬
VV VH VV VH VV VH VV VH VV VH
小麦 -8.2 -14.8 -9.6 -15.5 -11.1 -16.2 -11.9 -16.0 -10.0 -13.9
油菜 -5.4 -12.4 -6.4 -12.7 -7.4 -12.8 -6.3 -11.4 -5.3 -10.9
Tab.2  小麦、油菜不同极化后向散射对比
Fig.5  小麦、油菜不同极化后向散射折线图
Fig.6  SAR数据分类后局部成果
Fig.7  数据融合前后对比
Fig.8  基于HSV法融合图像分类后局部结果
Fig.9  基于Gram-Schmid法融合图像分类后局部结果
土地覆盖类型 训练样本像素数 验证样本
水体 5 181 4 565
裸地 1 605 1 422
林地 3 781 3 238
居民地 2 071 2 272
Tab.3  参考地物的训练和验证样本像素数
土地覆盖类型 训练样本像素数 验证样本
小麦 2 003 277
油菜 976 778
Tab.4  小麦及油菜的训练和验证样本像素数
类别 光学 SAR HSV融合 Gram-Schmidt
融合
小麦用户精度/% 41.24 27.84 80.36 63.66
油菜用户精度/% 37.10 14.67 96.79 69.32
小麦漏分误差/% 43.04 51.17 12.52 24.51
油菜漏分误差/% 64.65 73.26 30.61 41.79
小麦制图精度/% 56.96 48.83 87.48 75.49
油菜制图精度/% 35.35 26.74 69.39 58.21
总体分类精度/% 73.02 58.57 86.29 96.20
Kappa系数 0.659 7 0.477 2 0.816 4 0.949 0
Tab.5  分类精度评价
Fig.10  分类结果
Fig.11  小麦和油菜分类局部结果
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