基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

• 作者: 付毓生 侯印鸣 皮亦鸣 谢艳
• 来源期刊: 电波科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达极化 合成孔径雷达 独立分量分析 主分量分析 峰起度 非监督分类 模糊c均值算法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 255-260
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 2810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0388.2007.02.015

摘要

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法--基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法.该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来.用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类.该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高.采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	皮亦鸣	电子科技大学电子工程学院	103	1158	17.0	26.0
2	侯印鸣	电子科技大学电子工程学院	7	62	6.0	7.0
3	付毓生	四川大学电子信息学院	1	6	1.0	1.0
4	谢艳	电子科技大学电子工程学院	1	6	1.0	1.0