基于二维极化特征的PolSAR图像决策分类

发布时间：2017-09-21 02:37

  本文关键词：基于二维极化特征的PolSAR图像决策分类

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【摘要】：决策树模型在极化SAR数据分类中有着极大的应用价值,既能描述分类结果的极化散射机制,又能获得较好的分类精度。但在对散射机制相似的地物进行分类时,由于经典决策树模型的节点采用的是单个特征,分类精度不理想。因此,该文提出了节点采用2维特征的方法,即在特征集相同的前提下,每次取两个特征组成特征矢量用于节点,提高了经典决策树难以区分的地物的分类精度;并且利用分类结果的混淆矩阵准确定位了导致分类误差的节点,进而对节点进行有针对性的反馈调整,进一步提高了指定地物的分类精度。利用AIRSARFlevoland数据验证了该方法的有效性,并结合极化特征描述了Flevoland地区多种植被的极化散射机制。
【作者单位】： 中国科学院电子学研究所;中国科学院大学;
【关键词】： 决策树 极化特征 维特征空间 混淆矩阵 结果反馈调整
【基金】：国家自然科学基金(61431018)~~
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 1 引言 极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,Pol SAR)具备合成孔径雷达的全天时全天候工作能力,并且它发射的极化电磁波与观测目标相互作用后返回,回波中包含了发射与接收极化状态的各种组合。这些极化组合信息是目标极化散射机制的一种表现形式。极化

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本文编号：891908