RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类
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【摘要】: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。
【作者单位】: 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;国家农业信息化工程技术研究中心;
【关键词】: 全极化SAR Radarsat- 地表覆盖 决策树 图像分类
【分类号】:TN957.52
【正文快照】: 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式微波遥感成像系统,自20世纪50年代问世以来,已经逐步发展成为非常重要的遥感工具。极化SAR(PolSAR)通过测量地面每个分辨单元4种基本极化散射回波的幅度和相位,获取目标的极化散射矩阵,用以刻画地物的后向散射特征[1]
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本文编号:444169
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