本文關鍵詞：一種改進的全極化SAR圖像MCSM-Wishart非監(jiān)督分類方法

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【摘要】：針對H/Alpha/A-Wishart非監(jiān)督分類算法存在的未充分提取SAR圖像極化信息和分類精度低等問題,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一個適用于全極化SAR圖像非監(jiān)督分類的MCSM-Wishart算法。首先對全極化SAR圖像進行MCSM分解,提取體散射、二次散射、螺旋體散射、表面散射和線散射極化信息,采用迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非監(jiān)督分類算法進行聚類;然后通過基于描述多視協(xié)方差矩陣的復Wishart分布的迭代分類得到分類結果。以南京溧水和鹽城濱海濕地的ALOS PALSAR圖像為研究數(shù)據(jù),比較了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和監(jiān)督-Wishart算法4種分類方法。研究結果表明,MCSM-Wishart分類算法在效率、總體準確率和Kappa系數(shù)等指標上均較原始分類器有一定的提高;將ISODATA聚類算法應用于復Wishart分布的迭代分類器中,可有效提高分類的精度。
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學國土環(huán)境與災害監(jiān)測國家測繪地理信息局重點實驗室;南京大學江蘇省地理信息技術重點實驗室;
【關鍵詞】： 全極化SAR圖像 復Wishart分布 H/Alpha/A分解 多分量散射模型(MCSM)分解 迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(ISODATA) 聚類算法
【基金】：國家自然科學基金項目“基于集成學習的星載全極化SAR圖像分類與信息解譯”(編號:41171323) 江蘇省自然科學基金項目“多尺度遙感信息協(xié)同處理與城市人居環(huán)境評價”(編號:BK2012018) 江蘇高校優(yōu)勢學科成果(編號:SZBF2001-6-B35)共同資助
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 0引言全極化合成孔徑雷達(polarimetric synthetic ap-erture Radar,Pol SAR)系統(tǒng)是在傳統(tǒng)的單極化、雙極化和多極化雷達系統(tǒng)基礎上發(fā)展起來的新型主動微波成像系統(tǒng),如何通過全極化SAR系統(tǒng)提供的極化信息對地物進行分類已成為全極化SAR圖像應用的一個重要方面[1]。傳統(tǒng)的單極

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本文編號：591062