基于多时相Sentinel-1影像的江南地区水稻信息提取

罗福正; 杨柳; 卢彬; 黄永生

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基于多时相Sentinel-1影像的江南地区水稻信息提取

更新时间：2026-02-25

- 基于多时相Sentinel-1影像的江南地区水稻信息提取
- Vol. 22, Issue 11, Pages: 73-77+86(2024)
- 作者机构：
  
  1. 青海省地理空间和自然资源大数据中心
  2. 青海省地理空间信息技术与应用重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237;S511
- Published：2024
- 稿件说明：
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罗福正, 杨柳, 卢彬, et al. 基于多时相Sentinel-1影像的江南地区水稻信息提取[J]. 2024, 22(11): 73-77+86.
DOI：

罗福正, 杨柳, 卢彬, et al. 基于多时相Sentinel-1影像的江南地区水稻信息提取[J]. 2024, 22(11): 73-77+86. DOI：

摘要

为准确提取多云雨江南地区水稻种植信息，以江苏省丹阳市访仙镇为研究区，以多时相Sentinel-1数据为主、Sentinel-2数据为辅开展研究。通过计算水稻关键生育期内不同地物与水稻间的J-M距离，引入水稻移栽期内的归一化水体指数（NDWI）和收割完成后的归一化裸土指数（NDBI），获取水稻种植范围的最优特征组合；再以K近邻、随机森林和支持向量机（SVM）为基础建立分类模型，并对比验证了最优特征组合下不同模型的分类精度。结果表明，引入NDWI和NDBI的分蘖拔节期、孕穗抽穗期的VV极化后向散射系数以及孕穗抽穗期、乳熟成熟期VH极化后向散射系数为水稻提取的最优组合，采用SVM算法建立的分类模型的水稻识别精度最高，总体精度为0.916

Kappa系数达到0.828。

Abstract

关键词

Keywords

references

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