基于非高斯分布的全极化SAR数据无监督分类

发布时间：2018-11-12 15:26

【摘要】：结合Freeman-Durden以散射模型为基础开发的分解算法和基于非高斯的K-Wishart分布,提出了一种无监督算法对全极化合成孔径雷达(fully polarimetric SAR,PolSAR)数据进行地物分类。该算法主要由3大步骤组成:首先通过Freeman-Durden算法把PolSAR数据划分成3种散射:表面散射、体散射和二面角散射,再使用形状参数χ将各种散射分为3类;然后通过每个像元的8个邻域计算先验概率,以改进分类距离和计算聚类中心;最后应用迭代K-Wishart分类器进行精确分类,并对每一类提出颜色填充方案。与复Wishart分布不同,K-wishart分布不但适合均匀区域数据描述,而且对不均匀区域数据的描述能力也很强。实验结果表明,该方法比FreemanDurden分解和复Wishart分布组合具有更好的分类性能。
[Abstract]:Combined with the decomposition algorithm developed by Freeman-Durden based on scattering model and the K-Wishart distribution based on non-Gao Si, an unsupervised algorithm is proposed to classify the ground objects of fully polarized synthetic aperture radar (fully polarimetric SAR,PolSAR) data. The algorithm consists of three steps: firstly, the PolSAR data are divided into three kinds by Freeman-Durden algorithm: surface scattering, volume scattering and dihedral scattering. Then a priori probability is calculated by 8 neighborhoods of each pixel to improve the classification distance and compute the clustering center. Finally the iterative K-Wishart classifier is used to classify accurately and a color filling scheme is proposed for each class. Different from the complex Wishart distribution, the K-wishart distribution is not only suitable for uniform regional data description, but also has a strong ability to describe uneven regional data. The experimental results show that the proposed method has better classification performance than the combination of FreemanDurden decomposition and complex Wishart distribution.
【作者单位】： 四川信息职业技术学院电子工程系;
【基金】：四川省教育厅科技项目“多路信号智能集成测控系统设计”(编号:2013SZB0836)资助
【分类号】：TN957.52

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本文编号：2327506