基于目标分解理论的全极化SAR图像神经网络分类方法

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:civili
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由于全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,即可合成包括线性极化、圆极化及椭圆极化在内的多种极化图像,因此与常规的单极化和多极化SAR相比,在雷达目标探测、识别,纹理特征和几何参数的提取等方面,全极化SAR均具有很多优点,但是由于地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而加大了地物信息提取的难度.同时由于这些极化合成图像具有较高的相关性,从而导致了图像分类精度的降低.为了提高全极化SAR图像的分类精度,基于新疆和田地区的
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