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双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别

文献类型:期刊论文

作者赵天杰 ; 李新武 ; 张立新 ; 王芳
刊名地球信息科学学报
出版日期2009
期号1页码:84-90
关键词双频多极化 MIMICS 模糊神经网络 作物类型识别 ASAR PALSAR
中文摘要本文以北京昌平为研究区域,针对农作物的分类特点,结合ASAR的VV极化、新型PALSAR的HH、HV极化以及TM的多光谱数据进行细化分类。首先,使用MIMICS模型对该地区主要农作物玉米和果林的后向散射特性进行了模拟分析,并跟SAR实际观测数据进行对比。在充分认识农作物后向散射的机制和数值大小关系的基础上,构建一种基于BP神经网络和正态模糊分布函数的模糊神经网络模型,结合双频多极化SAR数据和多光谱数据进行农作物类型的识别。研究结果表明:双频多极化SAR数据能够提供有利于作物类型识别的信息,并产生重要的可分离性,其结合多光谱数据进行作物类型识别是一种有效的途径,具有较大的优势。
收录类别CNKI
语种中文
公开日期2015-01-05
源URL[http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/35844]  
专题遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
赵天杰,李新武,张立新,等. 双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别[J]. 地球信息科学学报,2009(1):84-90.
APA 赵天杰,李新武,张立新,&王芳.(2009).双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别.地球信息科学学报(1),84-90.
MLA 赵天杰,et al."双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别".地球信息科学学报 .1(2009):84-90.

入库方式: OAI收割

来源:遥感与数字地球研究所

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