%0 Journal Article
%T 基于极化sar图像的玛纳斯河流域典型区积雪识别
%A 郭金金
%A 肖鹏峰
%A *
%A 冯学智
%A 朱榴骏
%A 周淑媛
%J 南京大学学报(自然科学)
%P 966-975
%D 2015
%R 10.13232/j.cnki.jnju.2015.007
%X 极化合成孔径雷达具备全天候的积雪观测能力，而且能提供丰富的极化特征用于积雪识别。本文选取2014年3月19日新疆玛纳斯河流域典型区radarsat-2数据，首先对全极化sar数据进行目标分解提取积雪极化特征，再利用j-m距离（jeffreys-matusita）进行特征选择，分析不同极化特征对积雪的可分性，最后利用最优特征集和支持向量机（supportvectormachine,svm）进行积雪识别。结果表明：yamaguchi分解和freeman分解的体散射分量、相干矩阵特征值和香农熵四种极化特征对积雪有较强的识别能力；多种极化特征联合识别相对于单一特征识别积雪具有较大优势，基于四种极化特征的积雪识别精度达到84%。利用极化特征进行积雪识别可获得较好效果，能够弥补可见光遥感难以识别云下积雪的不足。
%K radarsat-2
%K 玛纳斯河流域
%K 目标分解
%K 极化特征
%K 积雪识别
%U http://jns.nju.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=201506041