《表2 基于目标分解特征的极化SAR农作物分类》
表2列出了近年来国内外使用目标分解特征进行的极化SAR农作物分类研究,包括使用的数据、采用的目标分解方法、达到的精度等。从表2可以看出,随着极化分解理论的发展,学者们不再局限于对强度信息、波段组合的研究,越来越多的研究将目标分解特征应用到极化SAR农作物分类中,在众多分解方法中最常用的是Cloude分解和Freeman分解。极化分解参数的加入丰富了分类特征,也可以更好地表征农作物散射机理,明显改善了农作物分类精度。表中列举的极化SAR农作物分类精度普遍在85%以上,一些研究选用了恰当的分解方法,或者使用了分辨率更高的机载SAR数据,分类精度能够达到90%以上。
图表编号 | XD00224352200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.04.25 |
作者 | 曾妍、王迪、田甜、张影 |
绘制单位 | 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、农业农村部农业遥感重点实验室、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、农业农村部农业遥感重点实验室、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、农业农村部农业遥感重点实验室、中国农业科学院农业资源与农业区划研究所、农业农村部农业遥感重点实验室 |
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