摘要：基于光学影像的遥感技术受云雨、昼夜影响较大,导致获取连续的作物时序生长曲线较困难,而雷达影像作为主动式成像,能够很好地克服这一缺陷。本文以陕西省渭南市大荔县某农场为研究区域,分别采用最大似然法（Maximum likelihood,ML）和支持向量机（Support vector machine,SVM）2种方法,融合Sentinel-1雷达影像和Sentinel-2光学影像,提高农作物的分类精度。研究结果表明,融合数据的农作物分类精度相比光学数据分类精度有所提高。在无云层覆盖的情况下,利用SVM方法融合Sentinel-2的红、绿、蓝、近红外4个波段数据与Sentinel-1数据,总体分类精度提高了2个百分点,Kappa系数提高了5个百分点;在有少量云层覆盖情况下,利用ML处理融合数据的分类结果精度和Kappa系数分别提高2个百分点和4个百分点,SVM方法下的分类精度提高了6个百分点,Kappa系数提高了8个百分点。

关键词：作物分类 光学图像 雷达图像 数据融合 支持向量机 

单位：西北农林科技大学机械与电子工程学院; 陕西杨凌712100; 农业部农业物联网重点实验室; 陕西杨凌712100