基于中间层特征的全极化SAR监督地物分类

发布时间：2018-08-11 17:53

【摘要】：提出了一种组合中间层特征(Middle Level Feature,MLF)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)监督地物分类方法。选择监督方法的目的是直接区分实际地物类别,中间层特征在非监督聚类结果中获取,用于跨越底层特征与地物类别间的语义鸿沟。统计以某像素为中心的特征支持区域内各"中间成分"的占比作为该像素的MLF。这里"中间成分"对应于基于底层极化特征得到的非监督聚类类别。在覆盖武汉地区的Radarsat-2全极化数据上,与基于经典全极化特征的SVM监督分类方法进行了对比,研究了不同中间成分获取方法以及特征支持窗口对于分类性能的影响,结果显示:该方法有很好的性能并有进一步提升的空间。
[Abstract]:In this paper, a supervised ground object classification method based on combination of Middle Level Feature (MLF) and Support Vector Machine (SVM) is proposed. The proportion of each "intermediate component" in a pixel-centered feature support region is counted as the MLF of the pixel. Here the "intermediate component" corresponds to the unsupervised clustering category based on the underlying polarization characteristics. On the Radarsat-2 fully polarized data covering Wuhan area, Compared with the classical SVM supervised classification method based on full polarization feature, the effects of different intermediate component acquisition methods and feature support window on classification performance are studied. The results show that this method has good performance and has room for further improvement.
【作者单位】： 贵州师范大学数学与计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金“全极化SAR异质场景散射基元统计谱建模与分类”(41161065),“高分辨率SAR图像复杂场景建模与基于场景的目标检测”(40901207) 贵州省科学技术厅、贵州师范大学联合科技基金资助项目“基于SAR信息技术的贵州水稻估产研究”(黔科合J字LKS[2013]28号) 贵州师范大学学生科研基金
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2177775