一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

• 作者: 杜培军 谭琨 陈军
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 工学
• 关键词: 全极化SAR图像 复Wishart分布 H/Alpha/A分解 多分量散射模型( MCSM)分解 迭代自组织数据分析技术( ISODATA) 聚类算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 15-21
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 6246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.02.03

摘要

针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型( multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术( iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类；然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高；将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜培军	中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室	161	3419	32.0	50.0
5	谭琨	中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室	39	553	11.0	23.0
6	陈军	中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室	33	234	8.0	14.0