基于特征向量分解与散射机制判别指数的全极化SAR图像地物提取与分类

摘要：

基于特征向量分解和基于散射模型的极化目标分解是全极化SAR非相干分解中的典型算法.本文对比研究了两种算法的特点及分解结果在地物识别分类方面的优势,在基于特征向量分解得到的H-Alpha特征平面的基础之上,引入散射机制判别指数来刻画地物的类别差异,从而能约束H-Alpha平面分割的界限以提高分类的精度,而且利用散射机制占优性强弱可辅助分类结果的解译.实验选取了鄱阳湖地区一景Radarsat-2标准全极化数据,实验结果对比表明一种散射机制占主导的地物,分类精度得到改善,特别是水域、形成二面角的目标区和成片分布的植被区域可以显著地提取出来.

关键词：全极化、SAR、极化分解、散射机制

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家863课题2008AA121806;教育部博士点基金20090001110039

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14