本文選題：高分SAR圖像 + 流形學(xué)習(xí)　； 參考：《國土資源遙感》2017年04期

【摘要】：高空間分辨率(簡稱"高分")SAR圖像具有高維非線性特點,以高維空間蘊含的低維流形描述SAR圖像,會更有利于目標(biāo)識別。將流形學(xué)習(xí)應(yīng)用到高維SAR目標(biāo)識別的特征表達中,提出一種新的高分SAR圖像建筑區(qū)提取方法。首先,對高分SAR圖像進行預(yù)處理;然后,采用灰度共生矩陣(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取8種紋理特征,與灰度圖像共同構(gòu)建SAR圖像的高維特征集;利用自適應(yīng)鄰域選擇的鄰域保持嵌入(adaptive neighborhood selection neighborhoods preserving embedding,ANSNPE)算法對高維特征集進行特征提取,提取出新的特征;最后,通過閾值分割及后處理提取建筑區(qū),并進行精度評價。選擇Terra SAR-X數(shù)據(jù)進行實驗研究,結(jié)果表明,ANSNPE算法能夠從高分SAR圖像中有效提取建筑區(qū),并具有較強的泛化能力;通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得的投影矩陣可直接應(yīng)用到新樣本中,建筑區(qū)提取精度達85%以上。
[Abstract]:High spatial resolution (abbreviated as "high fraction") SAR images have the characteristics of high dimensional nonlinearity. It is more advantageous for target recognition to describe SAR images with low-dimensional manifolds contained in high-dimensional space. In this paper, manifold learning is applied to feature expression of high-dimensional SAR target recognition, and a new method of building area extraction for high-score SAR images is proposed. Firstly, the high score SAR image is preprocessed, then the gray level co-occurrence matrix GLCM) is used to extract eight texture features, and then the high Vitert solicitation of the SAR image is constructed together with the gray level image. The adaptive neighborhood selection algorithm is used to extract new features from high Viterbi solicitation by using adaptive neighborhood selection neighborhoods preserving embedding ANSNPE algorithm. Finally, the building area is extracted by threshold segmentation and post-processing, and the accuracy is evaluated. Terra SAR-X data are selected for experimental study. The results show that ANSNPE algorithm can effectively extract the building area from high score SAR images, and has a strong generalization ability, and the projection matrix obtained from the training data can be directly applied to new samples. The precision of construction area is more than 85%.
【作者單位】： 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“高分辨率SAR圖像典型地物目標(biāo)樣本特征提取和識別研究”(編號:61372189)資助
【分類號】：TN957.52

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本文編號：1872325