基于SVM的POL-SAR图像分类研究

• 作者: 张晔 张腊梅 裴彩红 邹斌
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 极化SAR 极化目标分解 基于灰度共生矩阵的纹理特征 SVM 分类
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 633-636,图版Ⅲ
• 页数: 5页
• 分类号: TN951
• 字数: 3333字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-0323.2007.05.011

摘要

提出了一种将物理散射机理、纹理信息和SVM结合起来用于POL-SAR图像分类的方法.实验数据选取德国Oberpfaffenhofen实验区域(DE)的DLR ESAR L波段全极化数据,实验区域包括自然植被,如森林、田地和人造目标如建筑、机场跑道等.首先利用OEC分解得到了散射特征,然后提取HH和HV通道图像的纹理特征,并用SVM进行特征选择及分类.然后在上述特征中加入Freeman分解的散射特征重复试验,取得了较好的结果.试验证明了将散射特征和纹理特征结合起来对地物进行分类是有效的,同时也证明了用SVM进行特征选择的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晔	哈尔滨工业大学信息工程系	108	943	17.0	25.0
2	邹斌	哈尔滨工业大学信息工程系	20	132	6.0	11.0
3	张腊梅	哈尔滨工业大学信息工程系	10	110	6.0	10.0
4	裴彩红	哈尔滨工业大学信息工程系	1	19	1.0	1.0