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顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备

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本发明公开了一种顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备，其方法为：选取带标签和不带标签的极化SAR数据计算生成协方差矩阵，分别作为源域和目标域数据集；使用源域样本初始化源域及目标域的聚类中心；将源域和目标域数据输入至各自对应的复卷积神经网络，得到重构特征；通过计算重构特征与聚类中心的距离，为目标域样本确定伪标签，并更新目标域的聚类中心；重复聚类迭代，直到聚类迭代收敛或达到聚类最大迭代次数；通过最小化目标函数，迭代更新两个复卷积神经网络的参数，直到网络参数收敛，此时目标域数据集各样本类别即为最终地物类别。本发明可高效对极化SAR数据进行地物分类。

著录项

公开/公告号CN113269024B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-26

原文格式PDF
申请/专利权人中南大学;
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申请/专利号CN202110348030.1
发明设计人汪长城;李倩;沈鹏;高晗;
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申请日2021-03-31
分类号G06V20/00;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;
代理机构长沙市融智专利事务所(普通合伙);
代理人熊开兰
地址 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
入库时间 2022-08-23 13:32:11

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2022-04-26

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