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一种基于极化散射特征的全极化SAR卷积神经网络分类方法和装置

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本发明公开了一种基于极化散射特征的全极化SAR卷积神经网络分类方法，所示方法包括：将获取的极化SAR影像进行辐射定标、滤波预处理后进行反射对称分解处理，得到极化特征参数；对极化特征参数进行归一化处理；通过提取不同数目的极化特征，构建卷积神经网络模型训练样本集；对卷积神经网络模型进行训练；利用训练好的卷积神经网络模型进行极化SAR影像分类；与现有的研究方法相比，本发明通过研究不同极化特征组合方案，基于深度学习的方法结合了极化SAR影像中的后向散射信息和像素邻域间的信息特征，利用多层卷积提取地物的特征，从样本中挖掘有助于分类的信息，从而获得较高精度的分类结果。

著录项

公开/公告号CN115424058A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-02

原文格式PDF
申请/专利权人国家卫星海洋应用中心;张帅影;安文韬;
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申请/专利号CN202211010866.1
发明设计人张帅影;安文韬;冯倩;
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申请日2022-08-23
分类号G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;
代理机构北京科衡知识产权代理有限公司;
代理人王淑静
地址 100081 北京市海淀区大慧寺8号
入库时间 2023-06-19 17:48:27

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法律状态公告日

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法律状态
2022-12-02

公开

发明专利申请公布

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