基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

摘要：

基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法.与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像.算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度.聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类.为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则.NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度.

关键词：多极化合成孔径雷达、四分量分解、非监督分类

所属期刊栏目：34

分类号：P237.4(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验窒开放研究基金;湖北省自然科学基金2007ABA257

在线出版日期：2009-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：122-125