采用联合相似度谱聚类集成的极化SAR分类

发布时间：2017-06-06 19:19

  本文关键词：采用联合相似度谱聚类集成的极化SAR分类，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了降低谱聚类算法尺度参数对分类结果的影响,避免Nystr錸m逼近导致的分类结果不稳定,提出了一种基于谱聚类集成的极化合成孔径雷达(SAR)地物分类方法.首先,利用像素间的空间关系和极化信息,将基于相干矩阵Wishart距离的相似性测度和基于极化特征矢量欧氏距离的相似性测度相结合,引入马尔可夫随机场势函数,构造谱聚类的相似性矩阵;然后,采用基于Nystr錸m逼近的谱聚类实现极化SAR数据的单次谱分类;最后,采用集成策略完成对极化SAR图像的地物分类.实验结果表明,该算法提高了分类精度,区域一致性保持较好,且分类结果稳定.
【作者单位】： 西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室;
【关键词】： 极化合成孔径雷达 谱聚类集成 Wishart距离 马尔可夫随机场
【基金】：国家重点基础研究发展计划资助项目(2013CB329402) 国家自然科学基金资助项目(61072106,61272282)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据相比,极化SAR(POLarimetric SAR,POLSAR)数据包含更丰富的极化信息和分类特征,因此,成为国际遥感领域研究的一个新热点.极化SAR地物分类[1-2]是极化SAR数据理解与解译的关键.由于极化SAR数据缺乏真实的地物标记信息和足够的

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本文编号：427303