本文選題：建筑物提取　切入點：極化SAR　出處：《遙感信息》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對全極化SAR數(shù)據(jù)分割時存在邊緣漂移導(dǎo)致建筑物提取精度較低的問題,在FNEA算法基礎(chǔ)上,提出一種光學(xué)圖像輔助分形網(wǎng)絡(luò)演化分割的極化SAR建筑物提取方法。首先基于FNEA分割方法獲取與極化SAR圖像相配準(zhǔn)的光學(xué)圖像中對象的初始邊界信息,并利用該信息來改善極化SAR圖像FNEA分割結(jié)果中存在的邊緣漂移現(xiàn)象;在此基礎(chǔ)上,利用Singh四分量分解提出一種基于對象占優(yōu)因子的對象極化后向散射類型判定方法,從而提取出建筑物。采用國產(chǎn)機載X波段全極化SAR數(shù)據(jù),并通過與其他方法的對比實驗驗證了該文方法的有效性。
[Abstract]:In view of the problem of low precision of building extraction caused by edge drift in fully polarized SAR data segmentation, based on FNEA algorithm, A method of extracting polarimetric SAR building based on optical image aided fractal network evolution segmentation is proposed. Firstly, the initial boundary information of the object in the optical image matched with the polarized SAR image is obtained based on the FNEA segmentation method. The information is used to improve the edge drift phenomenon in the FNEA segmentation of polarized SAR images, and based on the Singh four-component decomposition, a method to determine the type of polarimetric backscattering is proposed based on the dominant factor of the object. In order to extract the building and adopt the home-made airborne X-band fully polarized SAR data, the effectiveness of the proposed method is verified by comparison with other methods.
【作者單位】： 山東科技大學(xué);中國測繪科學(xué)研究院;中國土地勘測規(guī)化院;
【基金】：民用航天科研工程先期攻關(guān)項目(KJ161001-01) 機載干涉SAR高精度測繪創(chuàng)新交叉團隊項目(Q1634) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2016M591219) 國家基礎(chǔ)測繪科技計劃(2016KJ0103)
【分類號】：P237;TN957.52

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本文編號：1590525