【摘要】：針對(duì)僅利用物理散射特征分類(lèi)方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)精細(xì)類(lèi)別差異區(qū)分和分辨率保持的問(wèn)題,該文設(shè)計(jì)了一種將物理散射機(jī)制和統(tǒng)計(jì)特征相結(jié)合的極化SAR非監(jiān)督分類(lèi)算法。該算法采用加利福尼亞州Camp Roberts地區(qū)的JPL AIRSAR數(shù)據(jù),通過(guò)H/A/s馭梁蚖ishart分類(lèi)相結(jié)合的非監(jiān)督分類(lèi)方法,對(duì)900像素×900像素大小的研究區(qū)進(jìn)行了分類(lèi),分類(lèi)結(jié)果表明,該算法在保持分辨率及區(qū)分精細(xì)類(lèi)別差異方面是有效的。
[Abstract]:In order to solve the problem that fine category difference discrimination and resolution preservation can not be realized by using physical scattering feature classification method, a polarization SAR unsupervised classification algorithm combining physical scattering mechanism with statistical features is designed in this paper. Based on the JPL AIRSAR data of Camp Roberts area in California, and the unsupervised classification method combined with H/A/s beam control ishart classification, the study area with 900 pixels 脳 900 pixels is classified. The classification results show that, The algorithm is effective in maintaining resolution and distinguishing fine category differences.
【作者單位】： 滁州學(xué)院地理信息與旅游學(xué)院;安徽省地理信息集成協(xié)同創(chuàng)新中心;虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：2014年滁州學(xué)院規(guī)劃項(xiàng)目(2014GH02) 2016年虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(2015VGE01) 2015年博士科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目(2015qd06)
【分類(lèi)號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2474156