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摘要:
针对极化SAR数据的分类问题,提出了序列投影寻踪模型方法进行极化SAR数据的无监督分类.该方法的特点是利用目标散射的极化相似性参数来表征目标特征;通过遗传算法逐步给出投影寻踪方法中的最佳投影,以获取高维数据的一维投影特征;进而采用EM算法估计混合模型的参数;最后由Bayes决策准则实现分类.该文对旧金山湾地区的极化SAR数据进行分类,得到了好的分类结果,实例计算结果分别与采用强度特征的无监督分类结果和直接利用散射熵-散射角分类的结果进行了比较,说明新方法对于极化SAR数据的分类具有明显的优越性.
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文献信息
篇名 极化SAR图像的聚类序列投影寻踪模型方法
来源期刊 电波科学学报 学科 工学
关键词 序列投影寻踪模型 无监督分类 合成孔径雷达 极化相似性参数 EM算法
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 682-686
页数 5页 分类号 TP391|TP751
字数 3132字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-0388.2006.05.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田铮 西北工业大学应用数学研究所 164 1005 15.0 22.0
2 林伟 西北工业大学应用数学研究所 61 306 9.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
序列投影寻踪模型
无监督分类
合成孔径雷达
极化相似性参数
EM算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电波科学学报
双月刊
1005-0388
41-1185/TN
大16开
河南市新乡138信箱3分箱
36-260
1986
chi
出版文献量(篇)
3417
总下载数(次)
11
总被引数(次)
30224
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导