【摘 要】
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合成孔径雷达（SAR）具有全天候、全天时获取遥感影像的能力，因此在南方多阴雨地区有着较高的应用潜力。本研究以江苏省盐城市建湖县为研究区域，选用当地水稻生长周期内的长时间序列Sentinel-1A影像作为数据源，依据光谱微分变换分析法，采用一种雷达微分变换的方法，通过对长时间序列SAR影像进行一阶和二阶微分变换处理，选取其中水稻与其他地物后向散射系数差异明显的时间段，再利用支持向量机（SVM）模型进
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2018YFC0407703）； 安徽理工大学引进人才科研启动项目（ZY030）;安徽理工大学青年教师科学研究基金项目（QN201502）； 安徽理工大学2021年研究生创新基金项目（2021CX2139）；
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合成孔径雷达（SAR）具有全天候、全天时获取遥感影像的能力，因此在南方多阴雨地区有着较高的应用潜力。本研究以江苏省盐城市建湖县为研究区域，选用当地水稻生长周期内的长时间序列Sentinel-1A影像作为数据源，依据光谱微分变换分析法，采用一种雷达微分变换的方法，通过对长时间序列SAR影像进行一阶和二阶微分变换处理，选取其中水稻与其他地物后向散射系数差异明显的时间段，再利用支持向量机（SVM）模型进行分类从而获取水稻信息。与利用多时相极化SAR影像的阈值分类法进行比较可知，基于二阶微分变换的SVM分类方法优于阈值分类方法，其总体精度为89.88%,Kappa系数和F1值分别为0.841 2和0.879 5,水稻提取面积为525.32 km~2,相对误差为11.58%。说明，经过微分变换的时序SAR数据结合SVM模型进行分类可以进一步提高水稻面积提取精度，为作物识别提供了一种新的思路。
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