| 面向对象的多种特征极化SAR决策树分类方法 |
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| 引用本文： | 张继超,周沛希,张永红.面向对象的多种特征极化SAR决策树分类方法[J].测绘科学,2019,44(10):181-189. |
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| 作者姓名： | 张继超 周沛希 张永红 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新,123000;中国测绘科学研究院,北京,100036 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | PolSAR影像 极化分解 面向对象分析 影像分割 CART决策树 |
Object-oriented decision tree classification method of multi-feature polarimetric SAR |
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