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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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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(8)
提出了一种基于H/α/A和粒子群优化(PSO)算法的全极化SAR数据非监督分类方法。该方法利用H/α/A对全极化SAR数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对PSO算法进行初始化,然后采用PSO对极化SAR数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复Wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的Wishart-H/α/A分类方法。 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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RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
全极化合成孔径雷达(SAR)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,但地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而增加了地物信息提取的难度。文中基于北京地区的RADARSAT-2全极化雷达数据,在图像处理的特征分解的基础上,利用PolSARPro软件提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,按H-α、A-α、H-A对全极化SAR影像进行基于散射机理的分类,继而将分类结果作为Wishart H/A/α、Wishart H/α的初始类别划分。最后,采用决策树分类算法对基于Wishart分布的监督分类及以上两种分类算法进行融合处理,从而实现地物的分类,并将分类结果与经典的分类算法进行对比分析,验证了文中方法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVMH/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。 相似文献
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针对经典极化分类算法在处理机载X波段SAR数据时将过多地物分为体散射类型,并且容易受噪声影响,分类结果存在大量误分现象的问题,通过对机载X波段SAR数据非监督分类方法的研究,提出将极化干涉信息用于机载X波段极化干涉SAR数据的分类。通过运用极化干涉数据进行目标分解得到参数A1和A2对数据进行初始分类,然后结合改进的Wishart最大似然分类算法来进行地物的自适应分类。实验结果表明,该方法能有效避免平地效应的影响,抗噪性好,能正确区分三种典型散射类型,分类效果明显优于极化分类效果。 相似文献
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基于Freeman散射熵和各向异性度的极化SAR影像分类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
极化SAR影像中阴影、水体和裸露的耕地3种地物类型有非常相似的极化散射特性,常规基于非相干分解的分类方法难以将其有效地区分。对此,本文引入基于Freeman分解的散射熵Hf和各向异性度Af两个特征参数,并将其用于极化SAR影像分类。首先利用Hf和Af参数将阴影和水体提取出来,然后将其他地物按散射机制分为3大类,并对每一类再次利用Hf和Af参数进行细分,最后通过基于Wishart分布的聚类和迭代分类,得到最终的分类结果。通过利用Radarsat-2在河南登封获取的全极化SAR数据进行试验,表明该算法执行效率高,能够有效地区分阴影、水体和裸露的耕地,并且对其他地物类型也有很好的分类效果。 相似文献
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极化SAR图像分类是SAR图像解译的重要内容,快速、准确的SAR图像分类是实现各种实际应用的前提.现基于极化SAR图像的特点,用H-α、Wishart分布及H-α-FCM三种方法对机载全极化SAR数据和星载全极化SAR数据做了分类实验研究.结果表明,由于H-α平面的划分过于简单,这不可避免的会导致分类结果的不稳定性;Wishart分类方法能够清楚地区分开自然地物的主要类型,更符合散射机制的自然分布,并考虑与后向散射强度有关的信息,以一种自适应的方式改变了H-α平面中的决策边界,改善了H-α分类结果;H-α-FCM分类方法能较好的克服H-α分类结果中地物类别的模糊问题. 相似文献
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Alireza Sharafzadeh Ali Esmaeily Maryam Dehghani 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(11):1785-1793
Synthetic aperture radar (SAR) is a newly-developed remote sensing technology that works in all weather and independent of daylight. Recent satellite designs such as TerraSAR-x, which have resolutions of a couple of meters and sub-meters, have provided appropriate data for modelling and monitoring of urban areas. Image classification and height information extraction is possible considering the nature of SAR data. In this paper, a proper classification method for high-resolution SAR images has been used in urban areas. This classifier is based on statistical models. First, statistical models that are well adapted to urban SAR images are selected. Initial labelling is performed using the maximum likelihood method. A method based on Markov random fields is applied to improve the results by considering neighbourhood information. Meanwhile, topographic information is extracted using the phase difference obtained from SAR interferometry. After classification and height extraction, the homogeneous regions consisting of locations with similar objects are determined. The homogeneous region adjacency graph are generated using vectors containing classification information, extracted objects, height of pixels forming each region, and information on the neighbouring areas. Height and classification information are then merged by assigning height conditions based on the nature of objects and optimizing an energy function. The results obtained, including buildings, streets, and corner reflectors, are easily recognizable. The overall accuracy is improved from 57% in the initial classification to 95% in the employed procedure. Moreover, the accuracy of height estimation is about 2.74 m, which is acceptable for height estimations of buildings with more than one floor. 相似文献
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本论文尝试讨论两个主题：主题一为利用主成分分析PCA方法应用于像元阶层资料融合技术的研究。主题二为应用Dempster-Shafer evidence theory方法于特征阶层数据融合技术的研究。在第一个主题中，由于合成孔径雷达的数据具有全偏极特性，在此选取了对植被较为敏感的HV极化合成孔径雷达数据，与具有光谱特性的光学SPOT数据做数据融合处理以利接下来的地物分类。首先，本研究利用小波转换技术来滤除合成孔径雷达斑驳噪声，在接下来融合步骤中，主成分分析出来的第一部分（PCI）是用做完滤除噪声后的合成孔径雷达取代，在数据融合后，进行地物分类是采用最大似然法来分类融合影像。在第二个主题中，利用全偏极雷达数据的极化特性结合SPOT数据的光谱特性，其主要目的是为了增加分类的精确度。首先使用李式滤波器滤除全偏极雷达数据噪声，接下来同样是使用采用最大似然法来分类融合影像，（不同的在于全偏极雷达影像使用Wishart几率分布，在光学影像采用multivariate Gaussian几率分布）将每个类别中每个像元属于某个类别的几率值计算出来，再利用Dempster-Shafer evidence theory来结合这些类别的机率值。最后产生出一张新的分类影像。实验的结果显示分类的精确度比较于未融合的资料都有明显提升的效果，也证明了此两个数据融合方法对于不同数据特性的融合都是很成功的。 相似文献
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Fully and partially polarimetric SAR data in combination with textural features have been used extensively for terrain classification. However, there is another type of visual feature that has so far been neglected from polarimetric SAR classification: Color. It is a common practice to visualize polarimetric SAR data by color coding methods and thus it is possible to extract powerful color features from such pseudo color images so as to gather additional crucial information for an improved terrain classification. In this paper, we investigate the application of several individual visual features over different pseudo color generated images along with the traditional SAR and texture features for a novel supervised classification application of dual- and single-polarized SAR data. We then draw the focus on evaluating the effects of the applied pseudo coloring methods on the classification performance. An extensive set of experiments show that individual visual features or their combination with traditional SAR features introduce a new level of discrimination and provide noteworthy improvement of classification accuracies within the application of land use and land cover classification for dual- and single-pol image data. 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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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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提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达（synthetic apertureradar,SAR）图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。 相似文献
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Due to its ability to penetrate the cloud, Synthetic Aperture Radar (SAR) has been a great resource for crop mapping. Previous research has verified the applicability of SAR imagery in object-oriented crop classification, however, speckle noise limits the generation of optimal segmentation. This paper proposed an innovative SAR-based maize mapping method supported by optical image, Gaofen-1 PMS, based segmentation, named as parcel-based SAR classification assisted by optical imagery-based segmentation (os-PSC). Polarimetric decomposition was applied to extract polarimetric parameters from multi-temporal RADARSAT-2 data. One Gaofen-1 image was then used for parcel extraction, which was the basic unit for SAR image analysis. The final step was a multi-step classification for final maize mapping including: the potential maize mask extraction, pure/mixed maize parcel division and an integrated maize map production. Results showed that the overall accuracy of the os-PSC method was 89.1%, higher than those of pixel-level classification and SAR-based segmentation methods. The comparison between optical- and SAR-based segmentation demonstrated that optical-based segmentation would be better at representing maize field boundaries than the SAR-based segmentation. Moreover, the parcel- and pixel-level integrated classification will be suitable for many agricultural systems with small landownership where inter-cropping is common. Through integrating advantages of the SAR and optical data, os-PSC shows promising potentials for crop mapping. 相似文献