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作者：郑希望;王凯;朱野;嵇灵;王志勇;
单位：浙江省自然资源征收中心;山东科技大学测绘与空间信息学院;测绘工程国家级实验教学示范中心(山东科技大学);
摘要：针对在多云多雨多雾地区光学遥感难以有效监测冬小麦的问题，构建了一种联合相干性特征的短时序双极化SAR冬小麦种植面积自动提取方法。该方法在HV/VV双极化SAR平均后向散射系数基础上，引入InSAR相干性特征，然后基于随机森林分类器获取冬小麦空间分布专题图，较好地解决乡间小道等被误分为冬小麦的问题。以山东省济宁市梁山县为实验区，利用20景Sentinel-1A双极化SAR数据，获取了梁山县2022年的冬小麦种植面积及空间分布。结果表明：文章构建的基于短时序双极化SAR数据的冬小麦提取方法，总体精度为92.799%,Kappa系数为0.912,与未引入相干性特征相比，总体精度提升6.279%,Kappa系数提高0.096;可以利用抽穗期或开花乳熟期的短时序SAR数据代替完整生长期的时序SAR数据，总体精度相差分别为3.008%和3.341%。
关键词：短时序SAR;;冬小麦;;双极化;;相干性;;随机森林
基金资助：浙江省自然资源科技项目(2023-47)
