【摘要】：提出了一種組合中間層特征(Middle Level Feature,MLF)和支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的全極化合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)監(jiān)督地物分類方法。選擇監(jiān)督方法的目的是直接區(qū)分實際地物類別,中間層特征在非監(jiān)督聚類結(jié)果中獲取,用于跨越底層特征與地物類別間的語義鴻溝。統(tǒng)計以某像素為中心的特征支持區(qū)域內(nèi)各"中間成分"的占比作為該像素的MLF。這里"中間成分"對應(yīng)于基于底層極化特征得到的非監(jiān)督聚類類別。在覆蓋武漢地區(qū)的Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)上,與基于經(jīng)典全極化特征的SVM監(jiān)督分類方法進行了對比,研究了不同中間成分獲取方法以及特征支持窗口對于分類性能的影響,結(jié)果顯示:該方法有很好的性能并有進一步提升的空間。
[Abstract]:In this paper, a supervised ground object classification method based on combination of Middle Level Feature (MLF) and Support Vector Machine (SVM) is proposed. The proportion of each "intermediate component" in a pixel-centered feature support region is counted as the MLF of the pixel. Here the "intermediate component" corresponds to the unsupervised clustering category based on the underlying polarization characteristics. On the Radarsat-2 fully polarized data covering Wuhan area, Compared with the classical SVM supervised classification method based on full polarization feature, the effects of different intermediate component acquisition methods and feature support window on classification performance are studied. The results show that this method has good performance and has room for further improvement.
【作者單位】： 貴州師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金“全極化SAR異質(zhì)場景散射基元統(tǒng)計譜建模與分類”(41161065),“高分辨率SAR圖像復(fù)雜場景建模與基于場景的目標(biāo)檢測”(40901207) 貴州省科學(xué)技術(shù)廳、貴州師范大學(xué)聯(lián)合科技基金資助項目“基于SAR信息技術(shù)的貴州水稻估產(chǎn)研究”(黔科合J字LKS[2013]28號) 貴州師范大學(xué)學(xué)生科研基金
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2177775