Polarimetric SAR image classification by using generalized optimization of polarimetric contrast enhancement

JIAN YANG; TAO XIONG; YING-NING PENG

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Polarimetric SAR image classification by using generalized optimization of polarimetric contrast enhancement

机译：利用极化对比度增强的广义优化对极化SAR图像进行分类

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In this letter, a generalized optimization of polarimetric contrast enhancement (GOPCE) is employed for supervised polarimetric synthetic aperture radar (SAR) image classification. The GOPCE is the extension of optimization of polarimetric contrast enhancement (OPCE), and it includes three optimal coefficients associated with the Cloude entropy and two special similarity parameters in addition to the optimal polarization states. Using the GOPCE, the authors propose an approach to supervised classification. For comparison, the authors also use the maximum likelihood (ML) classifier for classification, based on the complex Wishart distribution. The classification results of a NASA/JPL AIRSAR L-band image over San Francisco demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

机译：在这封信中，采用了极化对比度增强（GOPCE）的广义优化来进行监督的极化合成孔径雷达（SAR）图像分类。 GOPCE是偏振对比度增强（OPCE）优化的扩展，它包括与Cloude熵相关的三个最佳系数和除最佳偏振态之外的两个特殊相似性参数。使用GOPCE，作者提出了一种监督分类的方法。为了进行比较，作者还基于复杂的Wishart分布使用最大似然（ML）分类器进行分类。在旧金山的NASA / JPL AIRSAR L波段图像的分类结果证明了该方法的有效性。

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来源
《International journal of remote sensing》 |2006年第16期|p.3413-3424|共12页
作者
JIAN YANG; TAO XIONG; YING-NING PENG;
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作者单位

Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类遥感技术;
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