PolSAR面向對象分類中同質(zhì)區(qū)分割研究.pdf

1、高分辨率全極化合成孔徑雷達(PolSAR)圖像細節(jié)特征更加豐富，且存在大量的相干斑噪聲，傳統(tǒng)的基于像素的處理技術由于不能很好地抑制相干斑噪聲，進行分割時會導致大量的過分割或欠分割，進而在對圖像進行分類時會導致錯分類現(xiàn)象。為了更好對PolSAR圖像進行分割及分類研究，本文采用了基于面向對象分析技術，它能夠有效地解決基于像素處理過程中所面臨的問題。面向對象分析技術以像元對象（同質(zhì)區(qū)）為分析單元，它在解決高分辨率PolSAR圖像尺度效應、抑制

2、相干斑噪聲等方面有著重要作用。雖然在基于PolSAR圖像的面向對象分析技術上已經(jīng)取得了許多研究成果，但該技術針對PolSAR圖像的應用還不太成熟，仍需要進一步的研究和完善。
　　本文首先細致而有序地分析了PolSAR數(shù)據(jù)特點;然后簡單扼要地介紹了面向對象分析技術;接下來重點分析并篩選了針對PolSAR圖像面向對象分類的最優(yōu)特征子集。分析策略首先針對由單組特征和組合特征構成的共計12組特征子集，然后使用馬氏距離分類器對這12組特征子

3、集進行分類處理，分析得出最優(yōu)特征子集組。由于模糊決策算法能夠充分利用PolSAR圖像的多種特征信息，本研究選擇基于最優(yōu)特征子集的模糊決策算法對圖像進行同質(zhì)區(qū)域分割研究。最后本文將所提出的方法與其他常見的分割算法進行對比分析，對比結果初步驗證了本文方法的有效性?；谧顑?yōu)特征子集對PolSAR圖像進行同質(zhì)區(qū)域分割處理可以在很大程度上提高了后續(xù)的地物目標分類或識別的效果。當然本文的實驗還具有一定的局限性，還需要更多的實驗數(shù)據(jù)來驗證本文方法的有