21、基于随机森林的多频极化合成孔径雷达数据作物分类分析

基于随机森林的多频极化合成孔径雷达数据作物分类分析

1. 不同频段作物分离情况

在不同频段下，利用特定的极化参数可以实现不同作物之间的分离。以下是不同频段和作物组合的分离情况：
| 频段 | 作物组合 | 用于分离的极化参数对 | 参数分离差值 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| L 频段 | 油菜 - 甜菜、大麦 - 马铃薯 | $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 和 $Pv$ | - |
| P 频段 | 油菜 - 甜菜 | $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 和 $Pd$ | $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 约 2.5 dB，$Pd$ 约 6.0 dB |
| C 频段 | 油菜 - 马铃薯 | $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 和 $Pc$ | $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 约 2.5 dB，$Pc$ 约 4.0 dB |

通过这些极化参数对，能够在不同频段下有效区分长茎作物和短茎阔叶作物。例如，在 P 频段使用 $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 和 $Pd$ 可以分离油菜和甜菜；在 C 频段使用 $\sigma^0_{HV} / \sigma^0_{HH}$ 和 $Pc$ 可以分离油菜和马铃薯。

2. 作物类别混淆矩阵分析

以下是 C 频段和 P 频段四种作物类别的混淆矩阵：
| C 频段混淆矩阵（%） | 大麦 | 油菜 | 马铃薯 |