基于面向对象的极化雷达影像分类

来源 :红外与毫米波学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：o70078

【摘要】

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有效的PolSAR影像分类技术是PolSAR成功应用的基础,然而相比于比较成熟的PolSAR成像技术与系统设计,PolSAR影像分类技术的发展相对滞后,针对PolSAR影像面向对象分类研究中存

【作者】

：

肖艳王斌

【机构】

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长春工程学院勘查与测绘工程学院,长春市测绘院

【出处】

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红外与毫米波学报

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

面向对象分类极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar PolSAR) 极化分解特征选择集成学习 obj

【基金项目】

：

吉林省教育厅项目(120190032),长春工程学院种子基金项目(320180023)

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有效的PolSAR影像分类技术是PolSAR成功应用的基础,然而相比于比较成熟的PolSAR成像技术与系统设计,PolSAR影像分类技术的发展相对滞后,针对PolSAR影像面向对象分类研究中存在的问题,提出了一种新的结合多种目标极化分解、ReliefF-PSO_SVM和集成学习的PolSAR影像面向对象分类方法。该方法首先采用多种方法对PolSAR影像进行目标极化分解;然后将利用不同极化分解方法提取的极化参数组合成一幅多通道影像;接下来对多通道影像进行分割、特征提取;采用ReliefF-PSO_SVM算法

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