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基于J-M距离的多时相Sentinel-1农作物分类

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为准确获取云雨天气较多地区的农作物分布信息,以敦化市西北部的黑市乡和额穆镇为研究区,以高分一号(GF-1)卫星宽视场(wide field view,WFV)传感器和哨兵一号(Sentinel-1)为数据源,通过WFV数据提取耕地范围,利用J-M(Jeffries-Matusita)距离可分性进行Sentinel-1影像最优分类时相组合的判断,根据选取Sentinel-1数据通过最近邻分类器多次循环对研究区主要农作物的分布信息进行提取.研究结果表明,进行多次循环产生的分类结果优于单次循环结果,循环次数达到5次结果趋于稳定,总体分类精度为84.23%.可见利用Sentinel-1数据进行敦化市农作物分类是可行的,多次循环的最近邻算法有利于获取更精准的农作物分布信息.
Time-series Classification of Sentinel-1 Data Based on J-M Distance

韩冰冰、陈圣波、曾庆鸿、孙士超

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吉林大学地球探测科学与技术学院,长春130026

中国人民解放军93116部队,沈阳 110141

农作物分类 Sentinel-1 J-M距离 最近邻分类器

国家发改委东北地区培育和发展新兴产业三年行动计划中央预算内投资计划国防科工局,财政部关于高分专项专项省 (自治区,市) 域产业化应用项目

吉发改投资[ 2016 ] 512 号71-Y40G04-9001-15/18

2020

科学技术与工程
中国技术经济学会

科学技术与工程

CSTPCD北大核心
影响因子:0.338
ISSN:1671-1815
年,卷(期):2020.20(17)
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