| 一种联合特征降维的极化SAR影像分类方法 |
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| 引用本文： | 刘利敏,刘达,韩丽华,晏轲,陈宇.一种联合特征降维的极化SAR影像分类方法[J].测绘科学,2021,46(10):130-136. |
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| 作者姓名： | 刘利敏 刘达 韩丽华 晏轲 陈宇 |
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| 作者单位： | 湖北第二师范学院计算机学院,武汉 430205;长江水利委员会网络与信息中心,武汉 430010;自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京 100048 |
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| 摘 要： | 针对PolSAR影像极化信息利用不完全,分类效果有待进一步提高的问题,该文在综合多源极化信息的基础上,提出一种核熵成分分析算法(KECA)特征降维,及BA-SSVM模型训练的PolSAR影像分类方法.构造PolSAR多源目标分解及纹理特征组合,根据熵值贡献率利用KECA开展特征降维,之后采用蝙蝠算法(BA)对光滑支持向量机(SSVM)模型参数自动寻优,实现PolSAR影像分类.通过Flevoland地区的AIRSAR影像及北京地区的Radarsat-2影像的分类实验,验证了该文方法的有效性.在特征降维方面,KECA比传统KPCA算法表现出更好的特征融合效果和非线性适应性;利用BA对SSVM参数进行智能解算,也可有效解决盲搜索问题,提高模型训练精度;通过KECA降维及BA-SSVM智能模型训练,分类效果总体优于传统方法.
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| 关 键 词： | 极化目标分解 KECA降维 BA-SSVM算法 智能寻优 |
A classification method for PolSAR combined with feature dimensionality reduction |
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| LIU Limin,LIU Da,HAN Lihua,YAN Ke,CHEN Yu.A classification method for PolSAR combined with feature dimensionality reduction[J].Science of Surveying and Mapping,2021,46(10):130-136. |
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| Authors: | LIU Limin LIU Da HAN Lihua YAN Ke CHEN Yu |
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