[发明专利]一种基于极化SAR的自适应的农作物全生育期参数反演方法

摘要

本发明公开了一种基于极化SAR的自适应的农作物全生育期参数反演方法，包括如下步骤：S1：提取目标区域内各类植被指数和SAR特征参数；S2：设计一组实验，包含多种不同的水稻物候期划分情况；S3：建立基于蒙特卡洛随机抽样和相关性抑制的特征选择算法，得到最优特征矩阵；在最优特征矩阵中，包含了识别每一对物候期的最优特征子集；本发明中通过比较分析6种不同的物候期划分情况，最优的物候期识别方案是将水稻整个生长周期识别为8个物候期；本发明中首次构建了识别8个物候期的最优特征矩阵，其中包含识别任意两个物候期的最优特征子集。值得注意的是，对于插秧粕稻田和撒播粳稻田而言，识别物候期的最优特征子集是不同的。

主权项

1.一种基于极化SAR的自适应的农作物全生育期参数反演方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：提取目标区域内各类植被指数和SAR特征参数；S2：设计一组实验，包含多种不同的水稻物候期划分情况；S3：建立基于蒙特卡洛随机抽样和相关性抑制的特征选择算法，得到最优特征矩阵；在最优特征矩阵中，包含了识别每一对物候期的最优特征子集；S4：以多类相关向量机(m RVM)为分类器识别不同的水稻物候期；S5：使用二折交叉验证方法进行精度验证，对比分析不同情况下的水稻物候期识别结果，提出水稻物候期识别最优方案；S6：进一步讨论水稻物候期识别过程中的关键问题。