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为探究时序合成孔径雷达(SAR)影像在干旱地区土地利用分类中的能力,该文以新疆石河子市为研究区域,基于时序Sentinel-1A SAR影像,采用随机森林、CART决策树、支持向量机3种分类方法对时序SAR影像进行分类并与单时相SAR影像分类结果的进行对比.结果表明,时序SAR影像相较于单时相SAR影像可以更加有效地获取高精度土地利用信息,3种分类方法的分类效果均优于单时相SAR影像,其中随机森林分类的分类精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别达到92.77％和0.91. 相似文献
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在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。 相似文献
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《测绘通报》2012,(8)
在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA／JPLAIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。 相似文献
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极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。 相似文献
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提出了一种基于案例(CASE)推理的多时相SAR影像分类方法.选用北京地区2000年(4景)和2004年(3景)的多时相Radarsat-1 SAR影像及相应地理基础分类图作为数据进行实验,结果表明,该方法能得到较好的SAR影像分类结果.分类总体精度可望达到85%. 相似文献
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基于小波的SAR影像纹理分析 总被引：4，自引：1，他引：4
在分析SAR影像特征的基础上 ,引入了基于小波的纹理提取方法 ,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解 ,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类 ,得出了不同小波的分类分析结果。 相似文献
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由于SAR斜距成像几何方式及地形起伏的影响,原始SAR影像存在透视收缩、叠掩、阴影等严重的几何畸变和辐射畸变。其中,叠掩区具有强烈的后向散射回波,在极化SAR影像的分类研究中容易造成林地与居民地等地物混分,降低分类的精度。针对该问题,本文研究一种地形辐射校正方法,引入投影角计算后向散射系数γ0,有效地解决了地形起伏造成的辐射畸变问题。选取一景全极化Radarsat-2影像进行实验验证,分别对地形辐射校正前后的极化SAR影像进行了复Wishart监督分类。通过对分类结果的比较,表明经本文地形辐射校正方法处理后,极化SAR影像的分类精度得到了改善。 相似文献
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极化SAR影像高维数以及高分辨率带来的大数据量特点使得影像分类的复杂度不断增加。粒子群优化(PSO)算法作为新型进化计算技术,具有强大的全局寻优能力。本文研究了一种基于PSO算法的极化SAR影像的分类方法。该方法首先利用H/α方法对数据进行基于散射机理的初分类;然后利用分类结果对PSO算法进行初始化;最后采用PSO对极化SAR数据迭代分类。实验采用NASA-JPL实验室的极化SAR数据以及中国电子科技集团X波段原型样机的高分辨率数据。结果表明,H/α-PSO分类方法较H/α-Wishart分类精度及目视效果均有所提高。 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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给出了一种评估不同分割尺度的总分类精度,搜寻最高精度分类结果的半自动面向对象SAR影像分类方法.首先训练像素样本;然后利用分水岭分割SAR数据的幅度影像,基于极化散射特征合并初始分割区域,得到不同尺度下的影像分割结果,利用样本坐标确定分割区域,计算各区域内强度、散射角、熵、反熵以及相干矩阵的最大特征值(λ1)等特征的平均值.将上述平均值作为分类特征以训练对象样本;再利用SSVM执行分类,通过评估不同分割尺度下的分类结果,搜寻最高总分类精度.该方法在减少人为干预的条件下,半自动搜寻到了适合分类的分割尺度,解决了尺度选择问题,实现了面向对象的SAR影像分类.采用该方法对荷兰Flevoland地区的SAR影像进行了实验.结果表明,本文方法的总分类精度达到了93.32％,与基于像素的分类精度(76.52％)相比,精度得到了提高. 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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光学-极化SAR影像特征融合与分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对多源遥感影像分类的需要,本文提出一种光学-极化SAR影像特征融合与分类,利用山东省泰安市区域的Landsat-5与全极化ALOSPALSAR卫星进行了实验验证。实验结果表明,引入全极化SAR目标分解后向散射特征与极化均值纹理特征的特征级影像融合分类,总体精度达到98.8048%,能够充分利用影像特征之间的合作性与互补性,减少分类结果的椒盐噪声,从而有效地提高影像的分类精度。 相似文献
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极化SAR参数优化与光学波谱相结合的面向对象土地覆盖分类 总被引：1，自引：1，他引：0
提出一种基于极化参数优化的面向对象分类方法。该方法结合光学和SAR数据,有效提高了对地物的识别能力。本文方法的关键在于:在■分解中,使用光学影像指导SAR影像选择同质点,使其更精确地估计极化参数并结合光学波谱信息作为输入特征;使用面向对象的分类方法,仅将光学影像作为分割输入,避免SAR噪声引起的分割错误。以美国Bakersfield地区的Sentinel-1/2数据为例,确定7种地物类型,对比分析不同输入与不同分类器对分类结果的影响。研究表明,优化输入参数在纹理丰富区域能够有效提高分类精度;面向对象的分类结果更加稳定并较好地维持地表几何特征;改进分类方法较传统分类方法总体精度提高了近10%,达到92.6%。 相似文献
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高分SAR数据的出现,为基于SAR的应用提供了新的途径．需要探索新的技术方法。SAR与光学影像各自的特点具有较强的互补性,二者的融合可以增强遥感数据的信息利用率。针对新的Cosmo—Skymed高分辨率SAR影像数据．利用增强Lee滤波抑制相干斑影响,在此基础上运用局部标准差融合策略的小波包变换方法．融合SAR和CBERS02多光谱影像,充分结合了各自影像的图像特征．使得在最大限度地保留光谱特性和细节特性的基础上．提高了数据的信噪比,更利于信息的提取。实验表明,经过Cosmo—Skymed与CBERS02数据的融合后的自动分类精度显著提高。分类Kappa系数从0．47提高到了0．93。 相似文献
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光学传感器在夜晚和云雨天气难以成像,合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）虽然能够全天时、全天候工作,但其成像难以理解,对此提出利用SAR影像翻译为光学影像的新思路来弥补二者的缺陷。给出了遥感影像翻译定义,提出一套包含图像理解、目标转换等环节的影像翻译技术流程。通过支持向量机分类、种子填充和基于样本的纹理合成算法等手段实现SAR影像典型目标向光学影像的转换与表达。最后,利用该方法实现了ENVISAT-ASAR转换为Landsat TM,ALOS PALSAR转换为GeoEye的两类影像翻译,并利用SAR影像翻译结果修补光学影像空缺。影像翻译和补缺实验证明了SAR影像翻译为光学影像的可行性和有效性。 相似文献
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高分辨率影像能够提供丰富的地表细节信息,从高分辨率遥感影像中进行高精度的道路提取是目前遥感信息处理的研究热点。分别以高分辨光学IKONOS影像和COSMO-Skymed SAR影像为数据源,对北京市某区域进行了道路信息自动提取方法的研究。高分辨率光学影像中采用最大似然分类进行道路信息提取,在SAR影像中则采用Otsu阈... 相似文献
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SAR与TM影像融合及在BP神经网络分类中的应用 总被引：10，自引：1，他引：9
以加拿大Radarsat SAR与美国Landsat TM影像为信息源,分别将SAR与TM影像的DN值转换为表征地物特征的后向散射系数和反射率,利用改进的SVR法进行融合,同时与HIS,Brovey以及小波变换的融合效果作定量比较,并利用优化的BP神经网络模型,以相同的训练区分别对融合前后的影像进行监督分类。结果表明:改进的SVR法融合影像的光谱信息保持性、信息量以及分类精度都优于常用的融合方法,且分类精度比TM影像有较大提高。 相似文献