光学图像辅助分割的极化SAR建筑物提取

摘要：

针对全极化SAR数据分割时存在边缘漂移导致建筑物提取精度较低的问题,在FNEA算法基础上,提出一种光学图像辅助分形网络演化分割的极化SAR建筑物提取方法.首先基于FNEA分割方法获取与极化SAR图像相配准的光学图像中对象的初始边界信息,并利用该信息来改善极化SAR图像FNEA分割结果中存在的边缘漂移现象;在此基础上,利用Singh四分量分解提出一种基于对象占优因子的对象极化后向散射类型判定方法,从而提取出建筑物.采用国产机载X波段全极化SAR数据,并通过与其他方法的对比实验验证了该文方法的有效性.

关键词：建筑物提取、极化SAR、光学图像、面向对象分析、Singh分解

所属期刊栏目：32

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家科技攻关计划;机载干涉SAR高精度测绘创新交叉团队项目;中国博士后科学基金;基础测绘科技计划

在线出版日期：2017-06-13（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：60-65