基于稀疏表示分類(lèi)器的極化SAR圖像地物分類(lèi).pdf

1、極化合成孔徑雷達(dá)（Polarimetric Synthetic Aperture Radar，簡(jiǎn)稱(chēng)極化SAR）拓寬了合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）的應(yīng)用。目前極化SAR圖像分類(lèi)方法已成為遙感技術(shù)的重要組成部分，并成為一個(gè)熱門(mén)的研究課題。相比傳統(tǒng)的SAR圖像其獲取了HH，HV，VH，VV散射回波信息，從而可以獲得更詳細(xì)的地物信息，有了這些新功能的加入，就可以提高極化SAR圖像的分類(lèi)精確度。

2、　　本文的主要內(nèi)容是對(duì)極化SAR圖像地物分類(lèi)的研究。分類(lèi)是圖像解譯技術(shù)的重要組成部分，它在地形制圖，冰川識(shí)別，植被群落區(qū)分等方面發(fā)揮著重要的作用。本文首先將重點(diǎn)放在極化SAR的特征提取上，然后結(jié)合幾種分類(lèi)器對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，主要包括以下兩方面的內(nèi)容：
　　1.給出了一種基于棧式自編碼器（SAE）和支持矢量機(jī)（SVM）的極化SAR圖像地物分類(lèi)。這個(gè)方法能夠充分挖掘出極化SAR的特征信息，首先提取出極化SAR的偏振特征以及散射特征，把這

3、兩種特性進(jìn)行融合得到極化SAR的初級(jí)特征值，將這些初級(jí)特征加入棧式自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)出更加高級(jí)的特征，最后結(jié)合SVM以及Softmax進(jìn)行最后的分類(lèi)比較，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了此方法的有效性。
　　2.給出了一種基于散射偏振特征和稀疏表示分類(lèi)器(SRC)的極化 SAR圖像分類(lèi)方法。該方法是通過(guò)Cloude分解、Freeman分解等提取出極化SAR的有效信息，最后輸入到 SRC中進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較高的分類(lèi)準(zhǔn)確率，并且具有很