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基于GF-3全极化SAR影像的滨海湿地分类

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针对光学遥感湿地监测的不足,提出了一种基于高分三号(GF-3)全极化SAR影像的滨海湿地分类方法.首先针对湿地地物特点采用6种极化目标分解方法提取极化特征,并辅以纹理特征构成初始特征集;然后利用可分性指数去除对目标类别区分能力较差的特征,并结合皮尔逊相关系数去除相关性过高的冗余特征,进行特征初选;接着利用顺序后退法进一步筛选出最优特征;最后利用支持向量机(SVM)进行分类.利用该方法对江苏盐城滨海湿地进行分类,实验结果表明,GF-3全极化数据能够较好地表征湿地地物的散射特性,适用于湿地监测与分类;所提出的特征优选方法可以有效减少特征维数,提高了分类效率.

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来源
《2019年江苏省测绘地理信息学会学术年会》|2019年|15-19|共5页
会议地点南京
作者
杨雨晴; 徐佳; 徐梦竹;
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作者单位

江苏省测绘地理信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类数字处理;
关键词
滨海湿地; 光学遥感图像; 分类方法; 特征提取; 支持向量机;

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