基于极化目标分解地物类型识别方法研究

发布时间：2017-08-20 16:17

  本文关键词：基于极化目标分解地物类型识别方法研究

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【摘要】：全极化SAR图像分辨率高,表达地物细节能力强,能够提供丰富的地物特征信息,从而能识别出不同地物类型。基于Cloude-Pottier目标分解方法,以GAMMA软件作为平台,对云南省宜良县北古城镇进行地物类型识别。结果表明:基于Cloude-Pottier目标分解以及H/A/α/Wishart分类方法可以识别出建筑用地、农用地、水体以及林地等地物类型。
【作者单位】： 西南林业大学林学院;
【关键词】： 地物类型 认别方法 Cloude-Pottier目标分解 GAMMA软件 H/A/α/Wishart分类
【基金】：国家自然基金(31260156)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 合成孔径雷达技术以其自身显著特点,从1951年Wiley提高雷达分辨率以来,SAR技术获得飞跃式的发展,在世界范围内受到广泛关注[1]。随着POLSAR卫星的增多,基于极化目标分解参数,大大提高了SAR图像对于地物的识别能力[2]。1946年美国俄亥俄州立大学G Sinclair[3]提出表征雷达目标

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：707619