一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

发布时间：2017-07-29 21:04

  本文关键词：一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

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【摘要】：针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。
【作者单位】： 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室;南京大学江苏省地理信息技术重点实验室;
【关键词】： 全极化SAR图像 复Wishart分布 H/Alpha/A分解 多分量散射模型(MCSM)分解 迭代自组织数据分析技术(ISODATA) 聚类算法
【基金】：国家自然科学基金项目“基于集成学习的星载全极化SAR图像分类与信息解译”(编号:41171323) 江苏省自然科学基金项目“多尺度遥感信息协同处理与城市人居环境评价”(编号:BK2012018) 江苏高校优势学科成果(编号:SZBF2001-6-B35)共同资助
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic ap-erture Radar,Pol SAR)系统是在传统的单极化、双极化和多极化雷达系统基础上发展起来的新型主动微波成像系统,如何通过全极化SAR系统提供的极化信息对地物进行分类已成为全极化SAR图像应用的一个重要方面[1]。传统的单极

【参考文献】

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本文编号：591062