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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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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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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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本文首先通过分析全极化干涉SAR条件下的散射机理,分别计算出来自地表层和植被层的散射功率,并进一步通过确定像素在功率平面上的位置来区分目标,实现对地物的分类。在此基础上,为了充分利用H/α非监督分类结果的有用信息,对基于H/α分类和基于散射功率分类得到的分类集进行组合,并通过复Wishart迭代分类方法进行聚类,得到最终的SAR图像分类结果。本文详细阐述了该方法的原理和实施步骤,并对SIR-C/X-SAR的L波段实际全极化干涉数据进行分类实验,可知该算法无论在分类精确度上还是在迭代速度上,都有较高的性能。 相似文献
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不同于一般分类算法基于像素统计的分类，忽略了地物的散射特性，文中提出了一种保持地物散射特性的分类方法。这种方法将Singh提出的Singh四分量分解与基于复Wishart分布的最大似然分类器相结合，对高分三号全极化影像进行分类。利用Singh四分量分解获得表面散射、体散射、二次散射和螺旋体散射，然后将前3种基础散射分别划分为多个聚类，根据复Wishart距离进行类间合并，直到获得指定类别数，输入复Wishart分类器进行迭代分类，最后进行类别合并获得最终分类结果。试验表明本文算法具有较好的分类效果且验证了利用高分三号全极化卫星数据进行影像分类的可行性。 相似文献
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利用极化目标分解和WMRF的全极化SAR图像分类方法 总被引：3，自引：1，他引：2
提出了一种新的全极化SAR图像非监督分类方法,该方法将H/Alpha/A分解与马尔科夫随机场(Morkov rondom field,MRF)相结合。首先,根据地物的散射机制进行H/Alpha/A分解得到初始分类;然后,由基于Wishart分布的最大似然法迭代聚类更新分类结果;最后,结合WMRF(Wishart Markov randomfield)方法,由迭代条件模型法求取最大后验准则下的分割结果。NASA/JPL实验室的数据结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。 相似文献
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多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法 总被引：5，自引：1，他引：4
综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。 相似文献
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一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法 总被引：6，自引：2，他引：4
提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。 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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In this paper, the linear discriminative Laplacian eigenmaps (LDLE) dimensionality reduction (DR) algorithm is introduced to C-band polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) agricultural classification. A collection of homogenous areas of the same crop class usually presents physical parameter variation, such as the biomass and soil moisture. Furthermore, the local incidence angle also impacts a lot on the same crop category when the vegetation layer is penetrable with C-band radar. We name this phenomenon as the “observed variation of the same category” (OVSC). The most common PolSAR features, e.g., the Freeman–Durden and Cloude–Pottier decompositions, show an inadequate performance with OVSC. In our research, more than 40 coherent and incoherent PolSAR decomposition models are stacked into the high-dimensionality feature cube to describe the various physical parameters. The LDLE algorithm is then performed on the observed feature cube, with the aim of simultaneously pushing the local samples of the same category closer to each other, as well as maximizing the distance between local samples of different categories in the learnt subspace. Finally, the classification result is obtained by nearest neighbor (NN) or Wishart classification in the reduced feature space. In the simulation experiment, eight crop blocks are picked to generate a test patch from the 1991 Airborne Synthetic Aperture Radar (AIRSAR) C-band fully polarimetric data from of Flevoland test site. Locality preserving projections (LPP) and principal component analysis (PCA) are then utilized to evaluate the DR results of the proposed method. The classification results show that LDLE can distinguish the influence of the physical parameters and achieve a 99% overall accuracy, which is better than LPP (97%), PCA (88%), NN (89%), and Wishart (88%). In the real data experiment, the Chinese Hailaer nationalized farm RadarSat2 PolSAR test set is used, and the classification accuracy is around 94%, which is again better than LPP (90%), PCA (88%), NN (89%), and Wishart (85%). Both experiments suggest that the LDLE algorithm is an effective way of relieving the OVSC phenomenon. 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