毫米波全极化SAR影像无监督分类方法

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机载毫米波全极化合成孔径雷达(PolSAR)具备不受光照限制、地物散射信息丰富、高分辨率等特点,随着其技术的不断发展和完善,已经成为重要的对地观测手段之一,而无监督分类是毫米波PolSAR数据的重要研究方向.针对于ka波段、分辨率为0.3米的未定标PolSAR影像,本文利用新的超像素分割算法与Wishart-H/A/α分类算法结合,实现毫米波全极化SAR的无监督分类过程.首先使用了线性压缩方法对数据进行压缩,使得未定标数据能够计算任务;然后,利用Wishart-H/A/α无监督分类算法得到每个像素的类别属性;同时,使用自适应极化超像素生成算法(Pol-ASLIC)实现超像素分割任务,以兼顾全极化SAR数据的空间统计特性;最后,利用超像素得到的空间信息与无监督像素标签信息融合实现最终的分类任务.本实验所用的PolSAR影像共包含10个地物类别,基于H/α和H/A/α提出的无监督分类方法分别实现了93.76％和93.09％的分类精度.
作者：韦立登 项徳良 张博栋 倪军 尹嫱 张帆
作者单位：北京无线电测量研究所北京100854北京化工大学,人工智能交叉研究中心北京100029北京化工大学,信息科学与技术学院北京100029北京化工大学,人工智能交叉研究中心北京100029;北京化工大学,信息科学与技术学院北京100029
母体文献：第七届高分辨率对地观测学术年会论文集
会议名称：第七届高分辨率对地观测学术年会  
会议时间：2020年11月17日
会议地点：长沙
主办单位：高分辨率对地观测学术联盟
语种：chi
分类号：TP7TP3
关键词：合成孔径雷达影像  无监督分类  线性压缩  超像素分割
在线出版日期：2021年1月25日
基金项目：
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