【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)数据包含观测目标的形状、方向、位置等丰富的地面信息,在林分类型识别和参数提取具有广泛的应用潜力。以福建省将乐实验林场2013年C波段超精细全极化单视
【机 构】
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东北林业大学,森林生态系统可持续经营教育部重点实验室（东北林业大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31971654),民用航天技术预先研究项目(D040114),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572019CP12)
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合成孔径雷达(SAR)数据包含观测目标的形状、方向、位置等丰富的地面信息,在林分类型识别和参数提取具有广泛的应用潜力。以福建省将乐实验林场2013年C波段超精细全极化单视复数RADARSAT-2数据为数据源,运用随机森林的分类方法和多种极化目标分解结果,对将乐国有林场的地物类型识别能力进行实验,分析4种极化方式的干涉相干性与林分类型识别精度的关系。结果表明:特征筛选可以使分类精度提高,总体分类精度由83.71%提高到87.43%,Kappa系数由0.8100提高到0.8533;干涉相干性作为分类特征提高了
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