融合全极化SAR与高光谱遥感的协同分类方法技术

本发明专利技术公开了一种融合全极化SAR与高光谱遥感的协同分类方法，包括：对同一区域合成孔径雷达(SAR)进行极化分解和纹理特征计算，对高光谱以及SAR影像进行重采样到相同分辨率；将样本矢量文件转换为栅格数据并进行标签提取一并作为分类器的训练样本；调用最大似然法(ML)、马氏距离法(MD)、支持向量机(SVM)等机器学习方法，对影像训练数据集进行分类器模型训练；将重采样过后的影像分别拉伸成不同的一维特征向量，然后组合成为预测数据集；调用先前训练完成的模型实现标签值的预测。本发明专利技术的优点是：可以直接用于全极化合成孔径雷达与高光谱遥感影像湿地协同分类，同时也可应用于其他场景下的地物类型分类。

【技术实现步骤摘要】
融合全极化SAR与高光谱遥感的协同分类方法
本专利技术涉及空间对地观测(卫星遥感)与湿地生态学、地理环境学科交叉
，特别涉及一种融合全极化SAR与高光谱遥感影像的湿地协同分类方法。
技术介绍
湿地是水陆生态系统间的过渡地域，拥有众多动植物资源，是极其重要的自然生态系统，具有强大的环境净化能力，对生物多样性、水质保护、气候改善、径流调节等有重要意义。近年来，全球湿地受到人类过度开发与全球变化的双重影响，导致面积锐减、生态环境恶化。以黄河三角洲为例，该地区面临断流、污染、海水入侵等威胁，湿地面积萎缩、生态破坏与功能退化等问题。因此，对湿地环境变化的连续监测，对湿地环境、资源保护与开发等极其重要。与传统地面监测技术相比，湿地高光谱遥感技术具有数据获取方便、时空尺度多样、光谱信息丰富、覆盖面广等优势，近年来成为湿地环境监测的重要手段。但是，可见光遥感资料通常受到光照条件、云覆盖等客观限制，并且难以穿透植被，尤其是在植被覆盖密集的热带、亚热带等地区，经常难以获得足够的高质量无云影像，使其在湿地变化研究中受到显著地制约。作为一种主动成像传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合全极化SAR与高光谱遥感影像的湿地协同分类方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)全极化SAR影像进行极化分解，并基于极化分解求解极化总功率，最后求得纹理特征：/nP

【技术特征摘要】
1.一种融合全极化SAR与高光谱遥感影像的湿地协同分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)全极化SAR影像进行极化分解，并基于极化分解求解极化总功率，最后求得纹理特征：
PSPAN＝|SHH|2+2|SHV|2+|SVV|2＝PS+PD+PV公式1
其中PSPAN为极化总功率、SHH、SHV、SVV为不同模式的极化散射矩阵元素，HH水平发射信号水平接收信号、HV垂直发射信号水平接收信号或者水平发射信号垂直接收信号、VV垂直发射信号垂直接收信号、PS为表面散射分量、PD为二次散射分量、PV是体散射分量；
高光谱影像经过预处理之后，通过主成分分析方法(PCA)进行降维，得到影像的光谱特征，再通过归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)计算其指数特征：






其中NIR、R、G分别表示近红外波段、红色波段、绿色波段；
(2)根据步骤(1...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，涂粲然，李振洪，王厚杰，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东;37