基于权重散射特征的FSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

• 作者: 刘国栋 柯宏霞 龚正娟
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 极化SAR分类 样本可分离度 权重散射特征 模糊支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 博士园地
• 页码范围: 17-20
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3574字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法.首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类.实验结果证明,所提出的FSVM-H/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国栋	重庆交通大学土木工程学院	22	113	5.0	10.0
2	龚正娟		4	2	1.0	1.0
3	柯宏霞	重庆交通大学土木工程学院	7	7	1.0	2.0