改进的遗传算法用于极化合成孔径雷达影像非监督分类

• 作者: 余洁 张中山 朱腾 王刚 赵争
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 变异算子 极化合成孔径雷达 非监督分类
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与数据处理
• 页码范围: 65-71
• 分类号: TP79
• 语种: 中文

摘要

H/α Wishart分类方法是目前常用且较为有效的极化SAR影像分类方法,但其分类精度还有待改善.研究一种基于遗传算法的极化SAR影像的分类方法,该方法根据极化SAR影像Cloude特征分解的特征值,采用H/α平面进行初分类,然后采用遗传算法迭代进行再次分类.针对遗传算法“早熟”和收敛速度慢的问题,结合H/α平面图对遗传算法的变异算子进行了改进,以利用极化散射机理缩小变异范围,改善算法收敛速度.采用NASA-JPL实验室的极化SAR数据以及中国电子科技集团38研究X波段原型样机的高分辨率极化SAR数据进行实验,结果表明:该方法极化SAR影像分类精度优于H/α-Wishart分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王刚	武汉大学遥感信息工程学院	84	348	9.0	15.0
3	赵争		66	446	10.0	17.0
4	张中山	武汉大学遥感信息工程学院	4	21	3.0	4.0
6	余洁	首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室	34	303	9.0	16.0
12	朱腾	武汉大学遥感信息工程学院	6	30	4.0	5.0