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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
为了充分利用极化合成孔径雷达(synthetic apeture radar,SAR)图像丰富的地物信息并解决单一特征在图像分类中的局限性问题,提出了一种基于特征选择双层支持向量机(support vector machine,SVM)的特征融合算法,充分利用特征间的完备性和互异性,以形成更有效的特征组合,并用于SAR图像的分类。首先,对SAR图像进行多种类型特征矢量的提取以能完整地描述全极化SAR图像;其次,进行特征归一化处理,以保证不同的特征向量在同一准则下进行选择,以期在进行分类时具有相同的作用;再次,引入空间金字塔(spatial pyramid,SP)分块提取不同尺度的特征矢量;然后,利用最小冗余最大关联(minimum redundancy and maximum relevance,mRMR)特征选择方法获取每种类别的最优特征子集,避免各类特征的简单组合导致的特征冗余和过度拟合现象;最后,引入多层的思想,构造双层SVM模型,实现单层目标类别概率的优化和再处理。实验结果验证了该算法对于极化SAR图像分类的有效性。 相似文献
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基于Sentinel-1A数据的临高县早稻面积提取 总被引：1，自引：0，他引：1
《国土资源遥感》2020,(1)
为了探讨双极化Sentinel-1A雷达影像数据识别提取早稻面积分布信息的能力,在分析典型地物后向散射系数的基础上,沿用极化差分合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像和极化比值SAR图像对典型地物分类有着重要作用的思路,提出水体归一化参数,随后采用支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法和阈值分类方法选取单时相、多时相水体归一化极化SAR数据(2017年3月10日、3月22日、4月3日、4月15日、4月27日)提取早稻面积。结果表明,阈值分类方法优于SVM分类方法,其总体精度为89.01%,Kappa系数为0.823 1,早稻的制图精度和用户精度分别为92.68%和82.26%;种植面积为1.29万hm~2,与临高县主要的早稻生产基地在空间分布上基本一致。由此可得,多参数的极化SAR数据可以提高识别提取地物的精度,提取早稻面积的最佳监测数据为多时相水体归一化VH极化SAR数据。 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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针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。 相似文献
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针对极化SAR图像在监督分类时存在人工标注样本费时费力以及浅层结构学习算法的表达能力有限等问题,提出一种基于主动深度学习的极化SAR图像分类方法。首先,对测量数据进行多种极化特征提取,以便完整地描述图像信息;在此基础上,通过自动编码器对大量无标记样本进行非监督学习,提取更具可分性和不变性的深层特征;然后,利用少量标记样本训练分类器,并与自动编码器连接,以监督学习的方式微调整个网络;最后,通过主动学习,选择对当前分类器最有价值的样本(分类模糊度最大的样本)进行人工标记,并加入到训练样本中,重新训练分类器和微调网络。对RADARSAT-2和EMISAR极化SAR影像进行不同分类的实验结果表明,该方法能在更少人工标记的样本下获得较高的分类精度。 相似文献
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提出了一种利用多种极化特征并结合分水岭算法与决策树C5.0分类器的极化SAR数据分类方法。首先对极化SAR数据进行极化精致Lee滤波,接着对其进行极化分解得到多个极化通道与Pauli RGB图像,改进梯度图生成法并进行形态学分水岭分割与区域合并,最后选择样本构建决策树C5.0分类器并进行分类。实验结果表明,该方法与传统基于像素的分类方法相比精度有显著提高,同时由于使用了较多的极化特征,也使分类精度在一定程度上得到了提高。 相似文献
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机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。 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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全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(Support Vector Machine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。 相似文献
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PCA、ICA和Gabor小波决策融合的SAR目标识别 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于主成分分析(PCA)、独立分量分析(ICA)和Gabor小波决策融合的合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像目标识别方法。首先用PCA、ICA和Gabor小波变换分别对SAR目标图像提取特征向量,再用3个支持向量机分类器分别对3种方法提取得到的特征向量分类,通过基于等级的决策融合方法对3个支持向量机分类器的输出进行决策融合,得到最终类别决策结果。采用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,PCA、ICA和Gabor小波决策融合后得到的识别率高于单独用其中任何一个特征得到的识别率。因此,该方法可提高目标的正确识别率,是一种有效的SAR图像目标识别方法。 相似文献
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针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。 相似文献
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《国土资源遥感》2017,(4)
高空间分辨率(简称"高分")SAR图像具有高维非线性特点,以高维空间蕴含的低维流形描述SAR图像,会更有利于目标识别。将流形学习应用到高维SAR目标识别的特征表达中,提出一种新的高分SAR图像建筑区提取方法。首先,对高分SAR图像进行预处理;然后,采用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取8种纹理特征,与灰度图像共同构建SAR图像的高维特征集;利用自适应邻域选择的邻域保持嵌入(adaptive neighborhood selection neighborhoods preserving embedding,ANSNPE)算法对高维特征集进行特征提取,提取出新的特征;最后,通过阈值分割及后处理提取建筑区,并进行精度评价。选择Terra SAR-X数据进行实验研究,结果表明,ANSNPE算法能够从高分SAR图像中有效提取建筑区,并具有较强的泛化能力;通过训练数据获得的投影矩阵可直接应用到新样本中,建筑区提取精度达85%以上。 相似文献
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利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域.本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因.实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近. 相似文献
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Envisat ASAR的区域森林-非森林制图 总被引：2，自引：0，他引：2
凌飞龙 李增元 陈尔学 黄燕平 田昕 SCHMULLIUS Christin LEITERER Reik REICHE Johannes SANTORO Maurizio 《遥感学报》2012,16(5):1100-1113
Envisat卫星ASAR传感器的双极化数据对区域森林监测十分有效。通过分别采用SRTM DEM和Landsat TM图像对地形起伏区域和平坦区域的SAR图像进行地理编码,发展了一种SAR图像自动预处理方法。基于冬季单时相ASAR数据的HH(水平发射,水平接收)、HV(水平发射,垂直接收)极化比值和HV极化图像,提出了一种面向对象的森林-非森林分类方法。将之应用于中国东北森林/非森林制图,分类总体精度、森林用户精度和生产者精度分别为83.7%,85.6%和75.7%。结果表明,本文提出的方法十分适合区域森林-非森林制图的业务化运行。 相似文献
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多方位角图像决策融合的SAR目标识别 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于多方位角图像决策融合的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。对目标切片图像用二维小波分解和主成分分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量进行分类,用贝叶斯方法对目标多幅不同方位角下图像的分类输出进行决策融合,得到最终类别决策。用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,对3幅以上不同方位角的图像进行决策融合时,该方法可显著提高目标的正确识别率。该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。 相似文献