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1.
栈式稀疏自编码网络的多时相全极化SAR散射特征降维 总被引：1，自引：0，他引：1
利用极化合成孔径雷达（PolSAR）能够实现地物的识别和分类，而多时相全极化SAR可以获取地物更多的散射特征，提升地物识别精度，但高维散射特征的引入会带来严重的维数灾难问题。为了实现对高维散射特征的有效降维，本文提出一种基于栈式稀疏自编码网络S-SAE（Stacked Sparse AutoEncoder）的多时相PolSAR散射特征降维方法。该方法首先对PolSAR数据进行极化目标分解以获取高维散射特征；然后使用S-SAE对获取的多维特征进行降维处理，其中S-SAE降维方法首先采用无监督训练方式进行逐层贪婪训练；再结合Sigmod分类器，利用监督训练的方式对S-SAE进行参数优化，实现高维特征的有效降维；最后以降维后的特征作为支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）分类器的输入，实现地物分类。通过仿真和实测的两组多时相Sentinel-1数据处理结果表明，双隐层的S-SAE降维方法在各分类器上均取得最优的降维效果；对比各降维方法在SVM分类器上的分类精度，S-SAE较于局部线性嵌入（LLE）与主成分分析（PCA）降维方法，总体分类精度分别至少提升了9%和14%；在CNN分类器上，S-SAE较于LLE与PCA降维方法，总体分类精度分别至少提升了7%和9%。 相似文献
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《测绘科学》2020,(1)
针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像地物分类特征表征性弱,以及传统全卷积网络(FCN)分类精度较低、效果差的问题,该文提出了一种结合FCN和多特征的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,根据PolSAR影像和极化目标分解获取散射特征参数构建特征空间,利用主成分分析(PCA)对特征空间实现降维,以优化特征组合;接着,以SegNet建模思想为基础,在网络中层嵌入多层多尺度非对称卷积单元(MACU)结构,并在中层添加代价函数构建双代价收敛(DC)结构,基于此设计了DC-MA-FCN网络;然后,以优化后的特征组合为输入,通过DC-MA-FCN网络进行多层自主学习训练网络,并利用训练好的网络进行PolSAR影像初始分类;最后,组合DC-MA-FCN网络分类结果和形态学方法实现最终分类。该方法对两地区的PolSAR影像进行取样和试验,并使用多种评价指标定量分析,表明了算法的可行性和有效性。 相似文献
3.
针对复杂PolSAR图像场景中机场目标区域检测问题,本文提出一种自适应无监督分类的机场目标快速检测方法,该方法首先对极化SAR相干矩阵分解提取PolSAR图像的特征值图,转化为超像素图实现图像去噪及降维。然后用SLIC超像素分割算法分割构造超像素。基于超像素图构建极化分类特征,并采用无监督的谱聚类方法提取出疑似机场跑道区域,其中的类别数确定利用VAT-DBE(Visual Assessment of cluster Tendency-Dark Block Extraction)算法获得。最后,在疑似区域内结合跑道结构特征进一步辨识检测出场景中的机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化SAR实测数据对算法进行验证,并与两种已有的无监督跑道检测算法进行对比,实验结果表明,该算法能够快速准确检测出机场跑道区域,处理耗时可减小80%以上。具有更好的鲁棒性。 相似文献
4.
针对目前极化合成孔径雷达(PolSAR)影像分类单一特征无法获得令人满意的分类结果的问题,该文设计了综合运用纹理和多种极化目标分解特征,结合面向对象分析及CART决策树的分类方法。为验证该方法的有效性,以北京市某区域全极化RADARSAT-2影像为例,按照"影像预处理—目标极化分解—特征参数优化选择—面向对象影像分割—多特征CART决策树分类"的总体思路进行实验,并在特征参数选择时充分考虑各参数之间的相关性、地物的散射特性和分类效果。结果表明:影像特征参数是PolSAR影像分类的关键,恰当的特征参数组合有利于获取准确的分类结果。 相似文献
5.
针对PolSAR影像极化信息利用不完全,分类效果有待进一步提高的问题,该文在综合多源极化信息的基础上,提出一种核熵成分分析算法(KECA)特征降维,及BA-SSVM模型训练的PolSAR影像分类方法.构造PolSAR多源目标分解及纹理特征组合,根据熵值贡献率利用KECA开展特征降维,之后采用蝙蝠算法(BA)对光滑支持向量机(SSVM)模型参数自动寻优,实现PolSAR影像分类.通过Flevoland地区的AIRSAR影像及北京地区的Radarsat-2影像的分类实验,验证了该文方法的有效性.在特征降维方面,KECA比传统KPCA算法表现出更好的特征融合效果和非线性适应性;利用BA对SSVM参数进行智能解算,也可有效解决盲搜索问题,提高模型训练精度;通过KECA降维及BA-SSVM智能模型训练,分类效果总体优于传统方法. 相似文献
6.
针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像在土地覆盖分类中存在特征利用不充分导致分类精度低的问题，该文提出一种联合ReliefF和相关性的特征选择(CFS)算法的分类方法。首先利用ReliefF算法对极化特征进行特征重要性排序，淘汰无关特征，然后利用CFS算法进行特征优选，最后结合分类回归树(CART)决策树构建分类模型，完成土地覆盖分类。以高分三号(GF-3)两个场景的影像数据进行实验，结果表明，该方法能够有效剔除冗余特征，显著提高分类准确率，适用于PolSAR影像土地覆盖分类。 相似文献
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本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度。选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究。本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46%和6.82%,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势。 相似文献
8.
相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar，PolSAR）的影像质量，对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中，通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量，从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明：去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时，也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。 相似文献
9.
《国土资源遥感》2017,(2)
结合Freeman-Durden以散射模型为基础开发的分解算法和基于非高斯的K-Wishart分布,提出了一种无监督算法对全极化合成孔径雷达(fully polarimetric SAR,PolSAR)数据进行地物分类。该算法主要由3大步骤组成:首先通过Freeman-Durden算法把PolSAR数据划分成3种散射:表面散射、体散射和二面角散射,再使用形状参数χ将各种散射分为3类;然后通过每个像元的8个邻域计算先验概率,以改进分类距离和计算聚类中心;最后应用迭代K-Wishart分类器进行精确分类,并对每一类提出颜色填充方案。与复Wishart分布不同,K-wishart分布不但适合均匀区域数据描述,而且对不均匀区域数据的描述能力也很强。实验结果表明,该方法比FreemanDurden分解和复Wishart分布组合具有更好的分类性能。 相似文献
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提出了一种基于均值漂移和谱图分割的极化SAR(PolSAR)影像分割方法。首先,通过均值漂移算法对PolSAR影像进行过分割处理,并基于Wishart统计分布和假设检验的方法构建边缘检测器,充分利用了PolSAR影像的全极化信息提取边缘信息;然后,在过分割和边缘信息的基础上构建相似性度量矩阵,并采用归一化割准则实现PolSAR影像的分割。该算法充分利用了均值漂移算法过分割的特点,降低了谱图分割算法的运算代价,并结合谱图分割算法全局优化的优点改善了PolSAR影像的分割结果;最后,利用Radar-sat-2全极化影像进行了实验,并采用改进的分割效果评价方法实现了精度评价。实验表明,该算法有效地实现了PolSAR影像的分割,显著提高了谱图分割算法的效率,分割结果优良,分割精度优于eCognition软件中的多尺度分割方法。 相似文献
11.
针对面向对象的PolSAR影像分类中"维数灾难"的问题,该文提出过滤式与封装式联合的特征选择方法.该方法利用ReliefF算法和增益率评估模型作为特征过滤器剔除与分类相关性小的特征,采用CART算法进一步对剩余特征进行筛选,获得最优特征子集进行分类,并和Wishart监督分类、不进行ReliefF算法与增益率评估模型特征提取的分类方法进行比较.以GF-3影像数据为例进行实验,结果表明,本方法在时间成本和分类精度上较其他两种方法都有显著提高,验证了该算法在面向对象土地利用分类中的可行性. 相似文献
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针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模型参数进行降维和优化;以Freeman分解散射机理特征为基准,采用级连式迁移学习结构,实现FCN-MD-8s网络的模型训练和测试;然后,根据主散射分量所对应的主散射地物,在各分量预测图中提取出主特征地物,得到分量地物分类结果,并将其进行叠加得到全局粗分类;最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解重建假彩色图,对全局粗分类进行全局像素类别转移获得细分类结果。通过对分类结果定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性。 相似文献
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以新疆于田绿洲为例,基于PolSAR与Landsat OLI的多源数据集,采用随机森林、决策树等机器学习算法进行了干旱区土地利用/覆被分类精度对比研究.结果表明:①全极化PALSAR-2数据与目标极化分解特征分量、光谱特征数据的融合使分类总精度从单幅PALSAR-2图像分类的71.11％提高到93.24％,Kappa系数从0.65提高到0.92.②针对PALSAR-2数据,贡献率最大的特征变量来自Pauli分解的3种特征分量K1、K2、K3和Krogager分解的KD、KH;其次,植被指数、水体指数、盐分指数以及光谱主成分分析第一波段等光谱特征数据对地物分类有一定的贡献.③随机森林对多源数据集的土地利用分类性能优于SVM与决策树分类,该算法在精确提取干旱区土地覆被信息上有较好的可行性. 相似文献
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全极化SAR获取的信息量远多于传统SAR,但信息量的增加并不能确保分类精度的提高,如何有效进行特征选择至关重要。针对自适应特征选择问题,提出一种顾及分类器参数的特征选择和分类方法。该方法以支持向量数为评估依据,结合遗传算法进行特征选择,并同时对分类器参数进行寻优;最后利用优选的特征集和模型参数进行分类。为验证算法的有效性,利用两组全极化数据进行了监督分类实验。实验结果表明,提出方法降低了SVM分类器对自身参数的敏感性,而且能在较少特征个数下具备良好的泛化性能,分类精度优于未经过特征选择和参数优化的方法。 相似文献
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综合多特征的极化SAR图像随机森林分类算法 总被引：2，自引：1，他引：1
为抑制相干斑噪声对极化SAR图像分类结果的干扰,本文提出一种综合多特征的极化SAR图像随机森林分类方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类(SLIC)算法生成超像素作为分类单元;然后,基于高维极化特征图像,利用训练好的随机森林模型,统计决策树的分类投票数,计算各超像素的类别概率;最后,利用超像素间的空间邻域特征,采用概率松弛算法(PLR)迭代修正超像素的类别后验概率,并依据最大后验概率(MAP)准则得到分类结果;实现综合利用超像素和空间邻域特征,降低相干斑噪声干扰的极化SAR图像分类方法。实验对比结果表明:本文方法能得有效抑制极化SAR图像中相干斑噪声的干扰,得到高精度且光滑连续的分类结果。 相似文献
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为了解决模糊支持向量机(FSVM)算法应用于全极化SAR影像分类而产生的聚类中心陷入局部过适应问题,本文提出了一种基于模糊分割理论结合RBF神经网络的全极化SAR影像分类方法。主要利用模糊聚类分割、极化分解、纹理特征提取等,构建待分类地物特征集,并通过SGE进行监督降维,采用降维后的待分类地物极化表征完成RBF分类器训练,实现全极化SAR影像监督分类。最终通过C波段Randsat-2全极化SAR数据进行实测检验,结果表明,该方法使得分类结果区域一致性增强,充分地保存了待分类地物细节信息。 相似文献
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特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献
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为了充分利用不同极化特征信息,并将其有效地结合,提出一种结合粒度计算的全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像分类方法。在不同极化目标分解特征组合的基础上引入影像纹理信息,利用光滑支持向量机（smooth support vector machine,SSVM）对不同特征组合进行类别划分获得粗粒度空间,采用商空间对粗粒度进行合并;根据全极化SAR影像分布特性,以相干矩阵作为新的特征矢量,利用Wishart测度代替传统欧氏距离对差异粒度进行推理,通过合并推理结果与合成论域,获得精细分类结果。采用L波段San Francisco地区和荷兰Flevoland地区的全极化SAR影像进行分类试验,结果表明:利用SSVM算法对全极化SAR影像进行粗粒度划分,并采用Wishart距离对差异粒度推理综合,总体分类效果优于结合纹理信息的Cloude及Yamaguchi4分类结果,且优于基于线性特征融合进行监督分类方法。 相似文献
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高分辨率遥感影像具有复杂的几何结构和空间布局,传统的卷积神经网络的方法仅能提取场景图像中的全局特征,忽略了上下文的关系,导致特征的表达能力受限,制约了分类精度提高。针对此问题,本文提出一个面向高分辨率遥感影像场景分类的CNN-GCN双流网络,该算法包含CNN流和GCN流两个模块。CNN流基于预训练DenseNet-121网络提取高分影像的全局特征;而GCN流采用由预训练VGGNet-16网络得到的卷积特征图构建邻接图,再通过GCN模型提取高分影像的上下文特征。最后,通过加权级联的方式有效地融合全局特征和上下文特征并利用线性分类器实现分类。本文选取AID、RSSCN7和NWPU-RESISC45共3个具有挑战性的数据集进行实验,得到的最高分类精度分别是97.14%、95.46%和94.12%,结果表明本文算法能够有效地表征场景并取得具有竞争力的分类结果。 相似文献
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为了能有效地从高分辨率遥感影像中提取地物信息,本文通过影像的光谱和纹理特征,利用BP神经网络算法进行影像分类研究。首先提取分类所需的光谱和纹理特征源,然后根据影像和地物特征,建立BP神经网络,用于样本训练和分类处理,实现地物分类。为验证该方法的可靠性,以2006年11月获取的成都平原某区域的Quickbird影像为实验数据,进行高分辨率遥感影像的地物分类实验。实验结果表明,结合影像光谱和纹理特征的BP神经网络分类算法,不仅可以有效保证BP神经网络分类训练的稳定性和收敛速度,还能达到较高的分类精度。 相似文献