基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的农作物分类方法主要包括以下步骤：1、预处理：对原始数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、地理编码等，以消除图像之间的差异，提高图像的精度。2、特征提取：从预处理后的图像中提取特征，包括纹理、形状、光谱等信息。这些特征可以反映农作物的空间分布和光谱特征。3、训练分类...
提高农作物的分类精度.研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高.在无云层覆盖的情况下,利用SVM方法融合Sentinel-2的红,绿,蓝,近红外4个波段数据与Sentinel-1数据,总体分类精度提高了2个百分点,Kappa系数提高了5个百分点;在有少量云层覆盖情况下,利用ML处理融合数据的分类结果精度和Kappa系数...
本文以陕西省渭南市大荔县某农场为研究区域,分别采用最大似然法(Maximumlikelihood,ML)和支持向量机 (Supportvectormachine,SVM)2种方法,融合 Sentinel 1雷达 影像 和Sentinel 2光学影像,提高农作物的分类精度。研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高。在无云层覆盖的情... ...
基于Sentinel-1和Sentinel-2数据融合的农作物分类 郭交1,2 朱琳1 靳标1,2 【摘要】摘要:基于光学影像的遥感技术受云雨、昼夜影响较大,导致获取连续的作物时序生长曲线较困难,而雷达影像作为主动式成像,能够很好地克服这一缺陷。本文以陕西省渭南市大荔县某农场为研究区域,分别采用最大似然法(Maximum likelihood,ML...
提高农作物的分类精度.研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高.在无云层覆盖的情况下,利用SVM方法融合Sentinel-2的红,绿,蓝,近红外4个波段数据与Sentinel-1数据,总体分类精度提高了2个百分点,Kappa系数提高了5个百分点;在有少量云层覆盖情况下,利用ML处理融合数据的分类结果精度和Kappa...
提高农作物的分类精度.研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高.在无云层覆盖的情况下,利用SVM方法融合Sentinel-2的红,绿,蓝,近红外4个波段数据与Sentinel-1数据,总体分类精度提高了2个百分点,Kappa系数提高了5个百分点;在有少量云层覆盖情况下,利用ML处理融合数据的分类结果精度和Kappa...