利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较

吴永辉; 计科峰; 郁文贤

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支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域.本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因.实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近.

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来源
《遥感学报》 |2008年第1期|46-53|共8页
作者
吴永辉; 计科峰; 郁文贤;
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作者单位

国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

国防科学技术大学,电子科学与工程学院,湖南,长沙,410073;

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正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
雷达极化; 合成孔径雷达; 分类;

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