光学图像辅助分割的极化SAR建筑物提取

发布时间：2018-03-09 22:19

  本文选题：建筑物提取　切入点：极化SAR　出处：《遥感信息》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对全极化SAR数据分割时存在边缘漂移导致建筑物提取精度较低的问题,在FNEA算法基础上,提出一种光学图像辅助分形网络演化分割的极化SAR建筑物提取方法。首先基于FNEA分割方法获取与极化SAR图像相配准的光学图像中对象的初始边界信息,并利用该信息来改善极化SAR图像FNEA分割结果中存在的边缘漂移现象;在此基础上,利用Singh四分量分解提出一种基于对象占优因子的对象极化后向散射类型判定方法,从而提取出建筑物。采用国产机载X波段全极化SAR数据,并通过与其他方法的对比实验验证了该文方法的有效性。
[Abstract]:In view of the problem of low precision of building extraction caused by edge drift in fully polarized SAR data segmentation, based on FNEA algorithm, A method of extracting polarimetric SAR building based on optical image aided fractal network evolution segmentation is proposed. Firstly, the initial boundary information of the object in the optical image matched with the polarized SAR image is obtained based on the FNEA segmentation method. The information is used to improve the edge drift phenomenon in the FNEA segmentation of polarized SAR images, and based on the Singh four-component decomposition, a method to determine the type of polarimetric backscattering is proposed based on the dominant factor of the object. In order to extract the building and adopt the home-made airborne X-band fully polarized SAR data, the effectiveness of the proposed method is verified by comparison with other methods.
【作者单位】： 山东科技大学;中国测绘科学研究院;中国土地勘测规化院;
【基金】：民用航天科研工程先期攻关项目(KJ161001-01) 机载干涉SAR高精度测绘创新交叉团队项目(Q1634) 中国博士后科学基金资助项目(2016M591219) 国家基础测绘科技计划(2016KJ0103)
【分类号】：P237;TN957.52

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本文编号：1590525