基于目标极化分解方法和PALSAR雷达数据的于田绿洲盐渍化监测

以新疆于田绿洲为研究区,利用四极化PALSAR-2数据进行多种目标极化分解处理,获取相应的极化特征参数。通过目视判读选取噪声较少的11种极化参数作为最佳特征信息对支持向量机分类法进行训练。多种极化分解方法与Wishart分类方法及支持向量机分类法相结合,提取研究区不同程度的盐渍化信息。经过目视判读和实地野外考察,结合Landsat-8陆地成像仪影像对分类结果进行定量分析和验证。由混淆矩阵的计算分析可知,相比Wishart分类方法,支持向量机分类法将分类精度从80.48%提高到88.00%,将Kappa系数从0.73提高到0.83。结果表明,单独的相干分解不能充分挖掘PALSAR-2数据包含的丰