引入纹理特征的SSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

• 作者: 余洁 刘利敏 刘振宇 朱腾 燕琴
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: SSVM 小波变换 极化信息 纹理特征
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 7-10
• 分类号: P21
• 语种: 中文

摘要

在极化SAR影像极化特征的基础上，引入影像的纹理信息，利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理；然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取；最后将纹理信息和极化信息结合，并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA／JPLAIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证，结果表明，SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类，且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余洁	武汉大学遥感信息工程学院	34	303	9.0	16.0
2	燕琴		51	703	16.0	24.0
3	刘利敏	武汉大学遥感信息工程学院	10	39	4.0	5.0
4	朱腾	武汉大学遥感信息工程学院	6	30	4.0	5.0
5	刘振宇	武汉大学遥感信息工程学院	9	47	4.0	6.0