基于全极化SAR非监督分类的迭代分类方法

• 作者: 刘秀清 杨汝良
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 全极化SAR 特征分解 最大似然估计 非监督分类
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1982-1986
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 4916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.12.012

摘要

本文在全极化合成孔径雷达(SAR)特征分解和最大似然估计(ML)分类的基础上,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法.这种方法灵活性好、精度高.本文提出了迭代分类方法的几种方案.针对特征分解和ML分类的各自特点,进行了分析比较,可以根据实际需要选择适合的迭代方法.并利用NASA JPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究,得到了很好的实验结果.实验结果证明这种迭代算法有很好的适应性和很强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨汝良	中国科学院电子学研究所	146	1737	23.0	32.0
3	刘秀清	中国科学院电子学研究所	5	74	4.0	5.0