地貌复杂性、地物多样性等特征使得全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据的散射机制和散射强度相互交织,从而导致基于传统Wishart-H/α的全极化SAR数据难以实现喀斯特地区土地类型的有效划分.针对此问题,该研究首先用复Wishart距离测度对研究区土地类型样本进行聚类,同时利用H/α平面对研究区进行超盒聚类,然后根据超盒聚类结果平均相干矩阵与样本聚类结果平均相干矩阵间的复Wishart距离进行半监督分类,获得研究区土地类型划分的初步结果.在此基础上利用对建筑物与裸岩地敏感的极化总功率(Polarimetric-Total-Power,SPAN)和对林地、草地与耕地敏感的归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index,NDVI)对初步结果继续进行划分,最终将研究区土地类型划分为水体、林地、草地、耕地、建筑地和裸岩地,总体分类精度为81.45％;采用另一地势相对平缓、地形相对单一的典型喀斯特地区全极化SAR数据进行验证,在实现该地区土地类型划分的同时总体分类精度为85.66％.这说明该研究方法能够实现喀斯特地区土地类型的准确划分.
全极化SAR 喀斯特地区 土地类型划分 极化总功率 归一化植被指数