本文關(guān)鍵詞：采用聯(lián)合相似度譜聚類集成的極化SAR分類，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了降低譜聚類算法尺度參數(shù)對分類結(jié)果的影響,避免Nystr錸m逼近導致的分類結(jié)果不穩(wěn)定,提出了一種基于譜聚類集成的極化合成孔徑雷達(SAR)地物分類方法.首先,利用像素間的空間關(guān)系和極化信息,將基于相干矩陣Wishart距離的相似性測度和基于極化特征矢量歐氏距離的相似性測度相結(jié)合,引入馬爾可夫隨機場勢函數(shù),構(gòu)造譜聚類的相似性矩陣;然后,采用基于Nystr錸m逼近的譜聚類實現(xiàn)極化SAR數(shù)據(jù)的單次譜分類;最后,采用集成策略完成對極化SAR圖像的地物分類.實驗結(jié)果表明,該算法提高了分類精度,區(qū)域一致性保持較好,且分類結(jié)果穩(wěn)定.
【作者單位】： 西安電子科技大學智能感知與圖像理解教育部重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 極化合成孔徑雷達 譜聚類集成 Wishart距離 馬爾可夫隨機場
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃資助項目(2013CB329402) 國家自然科學基金資助項目(61072106,61272282)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 與合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)數(shù)據(jù)相比,極化SAR(POLarimetric SAR,POLSAR)數(shù)據(jù)包含更豐富的極化信息和分類特征,因此,成為國際遙感領(lǐng)域研究的一個新熱點.極化SAR地物分類[1-2]是極化SAR數(shù)據(jù)理解與解譯的關(guān)鍵.由于極化SAR數(shù)據(jù)缺乏真實的地物標記信息和足夠的

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本文編號：427303