不同于一般分類(lèi)算法基于像素統(tǒng)計(jì)的分類(lèi),忽略了地物的散射特性,文中提出了一種保持地物散射特性的分類(lèi)方法。這種方法將Singh提出的Singh四分量分解與基于復(fù)Wishart分布的最大似然分類(lèi)器相結(jié)合,對(duì)高分三號(hào)全極化影像進(jìn)行分類(lèi)。利用Singh四分量分解獲得表面散射、體散射、二次散射和螺旋體散射,然后將前3種基礎(chǔ)散射分別劃分為多個(gè)聚類(lèi),根據(jù)復(fù)Wishart距離進(jìn)行類(lèi)間合并,直到獲得指定類(lèi)別數(shù),輸入復(fù)Wishart分類(lèi)器進(jìn)行迭代分類(lèi),最后進(jìn)行類(lèi)別合并獲得最終分類(lèi)結(jié)果。試驗(yàn)表明本文算法具有較好的分類(lèi)效果且驗(yàn)證了利用高分三號(hào)全極化衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行影像分類(lèi)的可行性。

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圖2分類(lèi)結(jié)果

圖1研究區(qū)極化分解彩色合成對(duì)所有的散射類(lèi)別進(jìn)行類(lèi)別合并，最終將研究區(qū)分為植被、水體、建筑和農(nóng)田4大類(lèi)，如圖3所示。

圖1研究區(qū)極化分解彩色合成

圖2為Yamaguchi-Wishart分類(lèi)與文中所提算法分類(lèi)的結(jié)果圖。從目視效果來(lái)看，兩種分類(lèi)方法對(duì)于水體和農(nóng)田區(qū)域都有較好的分類(lèi)效果，與實(shí)際地物覆蓋比較吻合。圖2(a)與圖2(b)對(duì)于植被的劃分差異較大，由于樹(shù)干與地面會(huì)形成二面角散射，因此以體散射為主的植被通常會(huì)產(chǎn)生多種散射....

圖3類(lèi)別合并結(jié)果

對(duì)所有的散射類(lèi)別進(jìn)行類(lèi)別合并，最終將研究區(qū)分為植被、水體、建筑和農(nóng)田4大類(lèi)，如圖3所示。表1為文中分類(lèi)方法的分類(lèi)精度評(píng)價(jià)，從表1中可以看出基于Singh四分量分解的分類(lèi)算法在各類(lèi)別的分類(lèi)精度均優(yōu)于Yamaguchi-Wishart分類(lèi)方法，其中對(duì)于植被和建筑的分類(lèi)精度分別提高了3....

本文編號(hào)：4002550