Presentation Details
顾及PolSAR影像多特征的作物识别与洪涝灾害监测
ID：1310
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 14:11:21 Hits：1769
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 10:27（Asia/Shanghai）
Duration：8min
Session：S7 主题7、遥感与地理信息科学 »
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Abstract
极化合成孔径雷达（PolSAR）通过主动收发不同极化方式的微波信号，为全天候、全天时农业洪涝灾害监测提供数据支持。但目前基于PolSAR影像的农业洪涝灾害监测方法受相干斑噪声影响大，不同作物与水体的极化、纹理信息描述不准确，且洪涝灾害变化类与非变化类的类别不平衡等易导致灾害监测低精度、低效率的难题，针对以上问题，本研究首先提出了一种顾及PolSAR影像极化-空间信息的农作物覆盖类型识别方法；然后为减少相干斑噪声及空间异质性对差异影像生成的影响，提出了一种基于改进HLT与深度学习的双时相PolSAR洪涝灾害监测新方法；最后，基于GEE平台构建了一种农业洪涝灾害动态监测的框架，该研究可为高质量农业洪涝灾害应急救援及保障粮食安全助力。
Keywords
PolSAR,农业洪涝灾害,作物识别
Speaker
刘文宋
副教授 江苏师范大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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