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基于物候加权动态时间规整的PolSAR影像水稻识别方法、存储介质和电子设备 

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申请/专利权人:河南大学

摘要:本发明公开了一种基于物候加权动态时间规整的PolSAR影像水稻识别方法、存储介质和电子设备,包括以下步骤,通过对PolSAR影像收集及预处理,对地面数据采集,Sentinel‑1A影像和Radarsat‑2影像的参数提取,计算物候时间加权的累计成本矩阵;对累计路径距离阈值分割后,即可对水稻识别结果进行处理和精度的验证。本发明以时序双极化Sentinel‑1A影像和多时相全极化RadarSat‑2影像作为数据源,将Sentinel‑1A影像高时间分辨率和RadarSat‑2影像丰富的极化信息相结合,利用水稻不同物候期的后向散射特征,通过PhTWDTW方法,顾及物候不确定性的影响,提高水稻的识别精度。

主权项:1.基于物候加权动态时间规整的PolSAR影像水稻识别方法,其特征在于:包括以下步骤,步骤a、PolSAR影像收集及预处理:收集目标区域的时序Sentinel-1A影像和RadarSat-2影像,并对两类遥感影像进行相应的预处理;步骤b、地面数据采集:均匀采集目标区域内不同地表覆盖类型的样本,并按照一定比例随机地将样本分为训练样本集和验证样本集;步骤c、Sentinel-1A影像的参数提取:从Sentinel-1A影像中获取VH与VV后向散射系数以及影像日期,并利用Savitzky-GolaySG滤波对时序VV+VH的后向散射系数进行平滑处理,以减少噪声的影响;步骤d、Radarsat-2影像的参数提取:从Radarsat-2数据中获取HH、VV、VH、HV后向散射系数、Kennaugh矩阵K以及影像日期;步骤e、累计成本矩阵元素的计算:基于步骤c获取的水稻样本与未知像元Sentinel-1A影像参数,计算出累计成本矩阵元素;步骤f、物候时间权重的计算:根据步骤c、步骤d获取的水稻样本与未知像元Sentinel-1A影像和Radarsat-2影像参数,计算出物候时间权重;步骤g、物候时间加权的累计成本矩阵元素计算:通过步骤f得到的物候时间权重对步骤e得到的累计成本矩阵元素加权,获得物候时间加权的累计成本矩阵元素;步骤h、物候时间加权的累计成本矩阵生成:根据步骤g获得的物候时间加权的累计成本矩阵元素生成物候时间加权的累计成本矩阵;步骤i、累计路径距离阈值分割:根据步骤h获得的物候时间加权的累计成本矩阵,计算累计路径距离,基于大津阈值法将像元分为水稻和非水稻,形成初步水稻识别结果;步骤j、水稻识别结果后处理:利用马尔可夫模型对步骤i获得的初步水稻识别结果进行后处理,去除水稻识别结果中的噪声,得到最终的水稻识别结果;步骤k、精度验证:利用步骤b获取的验证样本集对步骤j获取的最终水稻识别结果进行精度验证与分析。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 河南大学 基于物候加权动态时间规整的PolSAR影像水稻识别方法、存储介质和电子设备

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