基于极化干涉SAR图像的地物监督分类方法

• 作者: 刘爱芳 左斌 杨健 殷君君 王帆
• 来源期刊: 电波科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 极化干涉SAR 非局部滤波 地物分类 监督分类 SVM AdaBoost
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 688-694
• 页数: 7页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 3505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13443/j.cjors.2018030901

摘要

X波段的高分辨率极化干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像包含较强的斑点噪声,不利于地物分类等应用.针对这一问题,先使用Nonlocal滤波进行预处理,然后提取图像的极化特征和干涉特征,再使用支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost分类器对极化和干涉特征矢量进行分类.利用N-SAR系统于渭南市采集的极化干涉SAR数据进行验证,该数据共包含10类地物,并有足够的ground truth用来进行分类器的训练和测试.实验结果表明,AdaBoost分类器能对多类地物取得较好的分类效果,且干涉信息的加入能带来一定改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘爱芳		24	108	5.0	9.0
2	杨健	清华大学电子工程系	74	421	12.0	18.0
3	殷君君	北京科技大学计算机与通信工程学院	4	3	1.0	1.0
4	王帆		3	7	2.0	2.0
5	左斌	清华大学电子工程系	1	3	1.0	1.0