【摘 要】
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为了充分利用极化合成孔径雷达（SAR）图像不同极化特征对不同地物目标类型的刻画能力,提出一种基于多层支持向量机（SVM）的极化SAR特征分析与分类方法。该方法首先通过特征分析确定
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为了充分利用极化合成孔径雷达（SAR）图像不同极化特征对不同地物目标类型的刻画能力,提出一种基于多层支持向量机（SVM）的极化SAR特征分析与分类方法。该方法首先通过特征分析确定适合不同地物类型的最佳特征子集;然后采用分层分类树的方式,根据每一种地物类型的特征子集逐层进行SVM分类;最终得到整体分类结果。RadarSAT-2极化SAR图像分类实验结果表明所提方法水域、耕地、林地、城区4类地物分类精度为85%左右,总体分类精度达到86%。该算法充分利用了不同地物目标类型的特性,提高了分类精度,也降低了算法时
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