一种联合特征值信息的全极化SAR图像监督分类方法

• 作者: 张毅 李宁 王宇 胡桂香 邢艳肖
• 来源期刊: 雷达学报
• 学科: 工学
• 关键词: 极化SAR 地物分类 特征值
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 217-227
• 页数: 11页
• 分类号: TN957.2
• 字数: 5643字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12000/JR16019

摘要

基于H/a平面的分类器对于具有相似散射类型的地物的分类能力很差，为此该文直接使用特征值特征来进行分类。首先提取特征值特征，并使用一种自适应调整高斯分量个数的高斯混合模型对特征值分布进行较为准确地拟合，然后采用朴素贝叶斯分类器进行初步分类。针对可能存在特征值分布较为相近导致错分的问题，计算每两类地物的特征值分布的相似度，将相似度大于给定阈值的类别对组成相似性表，对于这些相似对再用基于Wishart距离的K近邻分类器进行细分。综合分析机载和星载SAR数据上的实验结果，表明这种方法能够克服基于H/a的非监督分类方法对于特征值利用的一些不足，且与基于SVM的分类方法效果相当。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李宁	中国科学院电子学研究所	304	5119	38.0	59.0
2	张毅	中国科学院电子学研究所	121	1404	19.0	31.0
3	王宇	中国科学院电子学研究所	211	1906	23.0	32.0
4	邢艳肖	中国科学院电子学研究所	2	10	2.0	2.0
8	胡桂香	中国科学院电子学研究所	2	10	2.0	2.0