【摘要】：結(jié)合Freeman-Durden以散射模型為基礎(chǔ)開發(fā)的分解算法和基于非高斯的K-Wishart分布,提出了一種無監(jiān)督算法對全極化合成孔徑雷達(dá)(fully polarimetric SAR,PolSAR)數(shù)據(jù)進(jìn)行地物分類。該算法主要由3大步驟組成:首先通過Freeman-Durden算法把PolSAR數(shù)據(jù)劃分成3種散射:表面散射、體散射和二面角散射,再使用形狀參數(shù)χ將各種散射分為3類;然后通過每個(gè)像元的8個(gè)鄰域計(jì)算先驗(yàn)概率,以改進(jìn)分類距離和計(jì)算聚類中心;最后應(yīng)用迭代K-Wishart分類器進(jìn)行精確分類,并對每一類提出顏色填充方案。與復(fù)Wishart分布不同,K-wishart分布不但適合均勻區(qū)域數(shù)據(jù)描述,而且對不均勻區(qū)域數(shù)據(jù)的描述能力也很強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法比FreemanDurden分解和復(fù)Wishart分布組合具有更好的分類性能。
[Abstract]:Combined with the decomposition algorithm developed by Freeman-Durden based on scattering model and the K-Wishart distribution based on non-Gao Si, an unsupervised algorithm is proposed to classify the ground objects of fully polarized synthetic aperture radar (fully polarimetric SAR,PolSAR) data. The algorithm consists of three steps: firstly, the PolSAR data are divided into three kinds by Freeman-Durden algorithm: surface scattering, volume scattering and dihedral scattering. Then a priori probability is calculated by 8 neighborhoods of each pixel to improve the classification distance and compute the clustering center. Finally the iterative K-Wishart classifier is used to classify accurately and a color filling scheme is proposed for each class. Different from the complex Wishart distribution, the K-wishart distribution is not only suitable for uniform regional data description, but also has a strong ability to describe uneven regional data. The experimental results show that the proposed method has better classification performance than the combination of FreemanDurden decomposition and complex Wishart distribution.
【作者單位】： 四川信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子工程系;
【基金】：四川省教育廳科技項(xiàng)目“多路信號智能集成測控系統(tǒng)設(shè)計(jì)”(編號:2013SZB0836)資助
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2327506