结合纹理与极化分解的面向对象极化SAR水体提取方法

发布时间：2017-11-10 18:00

  本文关键词：结合纹理与极化分解的面向对象极化SAR水体提取方法

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【摘要】：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天时全天候的工作能力,能够有效地连续对地观测,是土地管理、水体监测、灾害评估等多种应用的稳定数据来源。基于面向对象的思想,提出一种高精度、低虚警率的极化SAR(Polarimetric SAR,PolSAR)水体提取方法。此方法首先对极化SAR图像进行分割,再结合纹理与极化分解特征,对分割区域进行投票,识别水体区域。利用Radarsat-2数据和TerraSAR-X数据开展实验,并将提出方法与基于单一纹理和基于极化分解等水体提取方法进行对比,结果表明该方法在两种数据中均具有最高的总分类精度,其中基于分割技术能够保持完整的水陆边界,纹理与极化特征能够区分浅草、裸地和阴影等与水体相似的地物,结合投票方法能够提高小型水体检测率。
【作者单位】： 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球实验室;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(41371352,41331176,41401514)
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1引言水体信息在城市管理、河流检测以及洪水灾害评估等领域具有重要的意义。如何快速地获取水域信息是开展这些领域工作的基础。相较于光学传感器,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)传感器具有全天时全天候成像能力,在多云多雨天气下也能进行有效对地观测,能够获取

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本文编号：1167704