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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing >Unsupervised Hierarchical Land Classification Using Self-Organizing Feature Codebook for Decimeter-Resolution PolSAR
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Unsupervised Hierarchical Land Classification Using Self-Organizing Feature Codebook for Decimeter-Resolution PolSAR

机译：使用自组织特征码本的非监督分层土地分类，用于分米分辨率PolSAR

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In this paper, we propose a hierarchical polarization feature generation using a self-organizing codebook to realize unsupervised land classification that fully utilizes the detailed polarization information contained in high-resolution polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) data. PolSAR has reached a decimeter-level high resolution. In general, conventional methods lower the resolution of the PolSAR data to 10-20 m in the real-space distance to classify observation regions into land classes such as farm, forest, and town. However, lowering resolution prevents us from discovering new land classes potentially enabled by the resolution enhancement. The hierarchical method we propose here not only classifies observation regions successfully into land classes such as farm, forest, and town that humans can naturally distinguish but also discovers new land subclasses findable only in high-resolution PolSAR data. We explain these two types of our achievements (classification/discovery) through experimental results for Japan Aerospace Exploration Agency's polarimetric and interferometric airborne SAR-L2 data having decimeter resolution.
机译：在本文中，我们提出了一种利用自组织码本来实现分层极化特征的方法，以实现无监督土地分类，该分类充分利用了高分辨率极化合成孔径雷达（PolSAR）数据中包含的详细极化信息。 PolSAR已达到分米级的高分辨率。通常，常规方法将真实空间距离中的PolSAR数据分辨率降低到10-20 m，以将观测区域分类为土地类别，例如农场，森林和城镇。但是，降低分辨率会阻止我们发现分辨率增强可能启用的新土地类别。我们在此提出的分层方法不仅可以将观察区域成功地分类为人类可以自然地区分开的土地类别（例如农场，森林和城镇），而且还可以发现只有在高分辨率PolSAR数据中才能找到的新的土地子类别。我们通过对日本航空航天局的极化和干涉式机载SAR-L2数据具有分米分辨率的实验结果来解释这两种类型的成就（分类/发现）。

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