高分辨率极化SAR影像KummerU分布非监督分类方法

• 作者: 何汉武 张坡 朱腾 黄铁兰
• 来源期刊: 华南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: KummerU分布 极化SAR 高分辨率 粒子群算法 非监督分类
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 地理科学与技术
• 页码范围: 85-90
• 页数: 6页
• 分类号: P237
• 字数: 4163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6054/j.jscnun.2020013

摘要

针对高分辨率极化SAR数据特征分布不再符合同质区域假设,进而导致基于统计分布的极化SAR影像非监督分类方法精度下降的问题,将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入粒子群寻优聚类算法,提出了新的极化SAR影像非监督分类算法(PSO-KummerU方法):首先基于极化SAR统计特征对数据进行初分类,然后采用极化SAR统计特征与粒子群优化算法进一步进行聚类中心求解,分类准则部分采用KummerU距离改进代替传统的Wishart距离度量准则;采用3种非监督分类方法(H/α-Wishart、PSO-Wishart、PSO-KummerU方法)进行分类对比实验.实验结果表明:基于KummerU分布的PSO-KummerU方法与采用Wishart距离的聚类方法相比,目视效果明显改进,整体分类精度提高14％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何汉武	广东工业大学机电工程学院	107	1198	17.0	31.0
3	黄铁兰	广东工贸职业技术学院测绘遥感信息学院	26	46	4.0	5.0
4	朱腾	广东工贸职业技术学院测绘遥感信息学院	3	0	0.0	0.0
7	张坡	广东工贸职业技术学院计算机与信息工程学院	2	0	0.0	0.0