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

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

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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]. 自然资源遥感, 2020, (4): 105-110. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.15

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]. 自然资源遥感, 2020, (4): 105-110. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.15

JIANG Shan, WANG Chun, SONG Hongli, LIU Yufeng. A study of crop planting type recognition based on SAR and optical remote sensing data[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2020, (4): 105-110. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.15

Citation:

JIANG Shan, WANG Chun, SONG Hongli, LIU Yufeng. A study of crop planting type recognition based on SAR and optical remote sensing data[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2020, (4): 105-110. doi: 10.6046/gtzyyg.2020.04.15

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

河北工程大学地球科学与工程学院,邯郸 056000;滁州学院实景地理环境安徽省重点实验室,滁州 239000

滁州学院实景地理环境安徽省重点实验室,滁州 239000;南京信息工程大学遥感与测绘工程学院,南京 210044

河北工程大学地球科学与工程学院,邯郸 056000

滁州学院实景地理环境安徽省重点实验室,滁州 239000

基金项目:
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"

详细信息

中图分类号: TP79

刊出日期: 2020-12-15

A study of crop planting type recognition based on SAR and optical remote sensing data

Publish Date: 15 December 2020

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.
- 合成孔径雷达(SAR) /
- 农作物识别 /
- 融合 /
- 分类

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