为了更好利用极化特征进行较准确的干雪识别，提出了一种面向干雪识别的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）指数模型。以新疆玛纳斯河流域为研究区，选择干雪期Radarast-2全极化SAR数据进行Freeman极化分解，获取该时期的极化特征，并分析积雪覆盖区、非积雪覆盖区极化特征差异及极化特征的变化规律；在此基础上，提出一种新的面向干雪识别的指数模型，并进行Ostu阈值分割，识别干雪范围，并与最小距离、马氏距离、最大似然等监督分类方法的干雪识别结果进行对比分析。研究结果表明：基于Freeman极化分解构建的干雪识别指数模型，其总体分类精度达到85.83%，通过非监督的方式能够识别干雪覆盖范围。

来源平台：厦门理工学院学报