典型文献
利用分层特征组合策略的全极化SAR山区积雪识别
文献摘要：
积雪作为冰冻圈重要组成部分,与全球气候变化和生态系统密切相关,精准识别积雪分布信息具有重要意义.合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据的极化和散射特征在积雪识别中具有极大的应用潜力.以新疆玛纳斯河流域为研究区,提取全极化Radarsat-2数据后向散射特征和目标极化分解特征;为探索极化特征和散射特征对积雪识别的贡献,将获取的特征进行组合,得到3种特征集;采用随机森林算法对研究区积雪进行识别提取.结果显示,基于随机森林的Radarsat-2极化特征结合散射特征识别结果的总体精度和调和平均值(F1)达到最高,分别为83.00％和0.82,仅基于极化特征识别结果总体精度和F1分别为77.5％和0.76.研究结果表明,与单一极化特征相比,结合散射特征和极化特征能有效提高积雪识别精度,对山区大范围积雪识别具有极大的潜力.
文献关键词：
积雪识别;Radarsat-2;后向散射特征;极化分解;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
康璇;李晖;黄林
作者机构：
厦门理工学院计算机与信息工程学院, 福建厦门 361024
文献出处：
引用格式：
[1]康璇;李晖;黄林-.利用分层特征组合策略的全极化SAR山区积雪识别)[J].无线电工程,2022(12):2211-2221
A类：
后向散射特征
B类：
特征组合,组合策略,全极化,SAR,积雪识别,冰冻圈,全球气候变化,精准识别,积雪分布,分布信息,合成孔径雷达,Synthetic,Aperture,玛纳斯河流域,Radarsat,极化分解,分解特征,征集,随机森林算法,识别提取,特征结合,特征识别,总体精度,调和平均,识别精度,别具
AB值：
0.296288
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