SAR图像盐渍地分类研究

以渭干河——库车河三角洲绿洲为例,利用SAR数据,采用不同的分类方法来提取该研究区盐渍化土地覆盖信息。首先用Enhanced frost滤波算法对SAR图像进行去噪处理。然后基于灰度共生矩阵理论提取去噪后的SAR图像4种纹理特征,并在不同窗口大小下筛选出有效的纹理特征。最后结合纹理特征分别采用最大似然分类法和SVM分类法对SAR图像进行分类。研究结果表明:基于纹理特征的SVM分类方法,能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎问题;13×13窗口的总精度达到98.2456%,Kappa系数达到0.9763,更有利于遥感图像分类和盐渍化信息监测,是地物遥感信息提取的有效途径。     

分数阶微分在高光谱数据估算矿区土壤砷含量中的应用

分数阶微积分将整数微积分的概念推广到分数阶。以准东煤田五彩湾矿区为研究区,测定土壤样本的砷含量及光谱反射率。对土壤光谱、均方根、倒数、对数变换进行对应的0~2阶(间隔0.2阶)微分处理,利用偏最小二乘回归进行建模,并比较不同模型的反演效果。结果表明：均方根变换1.8阶微分数据所建立的模型,RMSEC=1.996,R_2C=0.821,RMSEP=1.973,R_2P=0.890,RPD=2.367为最优模型,能较好的预测土壤砷含量。该结果可为分数阶微分在高光谱遥感监测土壤重金属污染中的应用提供参考。