發(fā)布時間：2017-11-27 11:16

  本文關鍵詞：利用多特征融合和集成學習的極化SAR圖像分類

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【摘要】：該文提出了一種利用多特征融合和集成學習的極化SAR圖像監(jiān)督分類算法。該算法首先提取極化SAR圖像的多重特征,包括EPFS特征,Hoekman分解特征,Huynen分解特征,H/alpha/A分解特征以及擴展四分量分解特征。為保證集成學習中基本分類器的差異性與準確性,算法從5組特征集中每次隨機選取兩組不同的特征進行串聯(lián)融合,作為SVM分類器的輸入。最后,利用隨機森林學習算法將所有基本分類器的預測概率集成輸出最終分類結果。像素級和區(qū)域級的分類實驗表明了該文算法的有效性。
【作者單位】： 武漢大學電子信息學院;內(nèi)蒙古工業(yè)大學雷達技術研究所;上海衛(wèi)星工程研究所;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計劃項目(20131108,20140155) 國家自然科學基金(61271401,41501414) 復旦大學電磁波信息科學教育部重點實驗室開放基金項目(EMW201504)~~
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 1 引言 合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種先進的微波成像系統(tǒng)[1],主動發(fā)射電磁波并接收目標的散射回波實現(xiàn)對目標的探測,具有全天時、全天候和高分辨率成像的遙感對地觀測能力。SAR圖像分類是SAR圖像解譯的重要研究內(nèi)容,在地質勘探、地形制圖、植被生長狀況

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