一种结合纹理特征的极化SAR图像分类方法

黄鹏艳; 范永良

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cqvip:为充分提取极化SAR图像中的信息来提高极化SAR图像分类精度,首先通过极化目标分解得到多个参数组成极化分解特征向量,然后提取纹理特征值得到纹理特征向量,最后将纹理特征向量与极化特征向量组合成新的特征向量,利用支持向量机SVM方法进行分类。对RadarSat-2的PolSAR数据进行分类实验,并对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明纹理特征与极化特征结合用于极化SAR图像分类可以提高分类精度。

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来源
《山西建筑》 |2019年第14期|155-157|共3页
作者
黄鹏艳; 范永良;
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作者单位

洛阳理工学院土木工程学院河南洛阳 471000;

中航光电科技股份有限公司河南洛阳 471000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类雷达设备、雷达站;
关键词
极化目标分解; 纹理特征; 特征向量;

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