【摘要】：隨著高分辨率極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)衛(wèi)星的陸續(xù)投入使用,PolSAR技術(shù)逐漸成為了遙感領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。尤其是高分三號的發(fā)射升空,更是彌補(bǔ)了我國在高分雷達(dá)領(lǐng)域的空白。而PolSAR地物分類作為SAR圖像解譯的一項(xiàng)重要技術(shù),在軍事、農(nóng)業(yè)、林業(yè)、環(huán)境保護(hù)、水文監(jiān)測、城市規(guī)劃以及地質(zhì)勘探等方面具有重大的研究和應(yīng)用價(jià)值。基于傳統(tǒng)圖像分類方法的PolSAR地物分類算法通常依賴于特定特征的選取,算法過程通常會依靠嚴(yán)密的數(shù)學(xué)計(jì)算,因此關(guān)于分類閾值等參數(shù)的確定需要一定的先驗(yàn)知識。與此同時(shí),傳統(tǒng)分類方法通常以像素為基本單位,易受到相干斑噪聲的影響;而深度學(xué)習(xí)方法既可以從原始數(shù)據(jù)中抽象出更高維的特征又能充分利用二維空間信息。本論文主要開展了PolSAR地物分類方法的研究。主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新如下:1.探索了一種結(jié)合多尺度分割和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PolSAR地物分類方法。研究了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在PolSAR地物分類領(lǐng)域的應(yīng)用,為消除SAR圖像本身固有的相干斑特性和真實(shí)地物類型具有的不規(guī)則邊界情況,探索了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的像素級分類結(jié)合分割對象的PolSAR地物分類方法。該方法有效減少了破碎孤立點(diǎn)的產(chǎn)生并有效提高了分類精度。2.提出了一種基于多尺度GoogLeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PolSAR地物分類方法。考慮到基于像素級的分類過程并未顧及到SAR圖像的二維空間信息和紋理特征等問題,分析了不同地物類型在真實(shí)地表覆蓋中的不同規(guī)模,引入了多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行地物分類。該方法同時(shí)考慮了真實(shí)地物邊界和極化SAR圖像的二維空間信息,有效提升了分類結(jié)果的完整性和分類精度。3.為避免多尺度分割帶來的區(qū)域局部分類精度不一致,采用超像素分割方法構(gòu)建樣本集并對AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型對實(shí)驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行分類驗(yàn)證。該方法以超像素分割對象為樣本,并為適應(yīng)小尺度樣本選用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)稍淺的AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提高了分類精度、簡化了分類流程且增加了普適性。
【圖文】：

H平面圖

DBN結(jié)構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：中國測繪科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：P237

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2604624