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一种融合色彩信息的极化SAR地物分类新方法

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地物分类是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像理解和解译的重要应用方向之一.多种极化特征都被应用于极化SAR地物分类,例如散射矩阵、相干矩阵、极化分解结果、纹理和空间信息等,然而最能代表极化特征的色彩信息却常常被人们忽视.提出一种融合色彩信息的极化SAR地物分类方法.首先,通过极化分解提取极化SAR图像的色彩信息,然后利用基于色彩信息和空间位置作为距离度量的SLIC生成超像素,最后将超像素作为一个整体,使用Wishart分类器对超像素进行分类.采用AIRSAR的L波段荷兰Flevoland地区数据集中的8类地物类型进行验证,该方法的总体分类精度达到97.81％,相对于传统的基于像素的分类方法提升了约7％.结果表明该方法对于匀质地物类型的分类,在分类准确性和稳健性上都具有极好的性能.同时基于融合色彩信息的优势,为更复杂的人造目标识别与分类提供了新思路.

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来源
《2017年全国遥感遥测遥控学术年会》||90-98|共9页
会议地点贵阳
作者
周涛; 代大海; 赵艳丽; 刘阳; 王雪松;
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作者单位

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类
关键词
极化合成孔径雷达; 地物分类; 色彩信息; Wishart分类器;

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