农业机械学报

作者：王欢,张超,郧文聚,吕雅慧,尤淑撑,魏海

单位：中国农业大学,中国农业大学,自然资源部国土整治中心,中国农业大学,中国国土勘测规划院,中国国土勘测规划院,

关键词：湿地分类;多时相GF1-WFV;GF3-FSⅡ;极化特征;随机森林

基金：中国国土勘测规划院委托科技项目（201805510810461）

针对湿地季节性变化特点和不同湿地类型植被覆盖的差异，综合利用多时相GF1-WFV和GF3-FSⅡ极化特征数据，开展湿地精细分类方法研究。首先，对13期GF1-WFV影像的光谱信息、植被指数和水体指数，利用随机森林算法（Random forests，RF）的OOB样本，优选出50个特征值，进行湿地初分类；然后，针对分类结果中沼泽草地、灌丛沼泽和沼泽地混分，部分湿地类型识别精度低的问题，利用1期植被生长旺盛期的GF3-FSⅡ双极化SAR影像，从强度和幅度两个维度进行后向散射特征分析,优选σFD-HH?进行部分湿地类型识别；最后，以吉林省大安市为研究区进行实例验证与分析，结果表明，湿地分类总体精度为86.23%,Kappa系数为0.82。本文研究结果可以为湿地资源调查和管理提供技术支撑。

来源：2020年第3期

《农业机械学报》期刊编辑部

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