基于區(qū)域劃分的極化SAR圖像分類方法研究.pdf

1、極化合成孔徑雷達(dá)((Polarimetric Synthetic Aperture Radar，POLSAR)極化由于能從多個(gè)極化通道獲取數(shù)據(jù)，相較與普通SAR可以獲取到更加豐富的地物特征而受到矚目。極化SAR在軍用及民用方面都有著重要的發(fā)展前景。通過極化SAR對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別可以有效幫助部隊(duì)在戰(zhàn)爭(zhēng)中著重打擊敵軍的重要部位。不僅如此，極化SAR數(shù)據(jù)為地質(zhì)災(zāi)害的檢測(cè)評(píng)估、海冰厚度探測(cè)、森林火災(zāi)檢測(cè)等提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。目前關(guān)于極化SAR的應(yīng)用研

2、究是一大熱點(diǎn)，充分利用極化SAR數(shù)據(jù)獲取信息具有重要的研究意義。作為極化SAR圖像解譯的重要組成部分，極化SAR圖像分類也受到國(guó)際遙感領(lǐng)域的重視，成為重要的研究方向。
　　1.本文提出了一種基于近鄰傳播聚類與區(qū)域增長(zhǎng)的極化SAR圖像分類方法。該算法主要是通過特征提取與分水嶺算法得到區(qū)域過分割結(jié)果，然后利用基于區(qū)域的K-means算法進(jìn)行初始區(qū)域劃分，減少過分割區(qū)域的數(shù)量，接著利用基于區(qū)域的近鄰傳播聚類進(jìn)行分類，充分考慮圖像的空間相

3、關(guān)性，使用區(qū)域增長(zhǎng)方法來提高分類準(zhǔn)確率，最終通過對(duì)邊界點(diǎn)的Wishart分類得到分類結(jié)果。該方法通過將過分割后得到的勻質(zhì)區(qū)域作為分類單元，有效降低了極化數(shù)據(jù)中相干斑的影響，提高分類精度。
　　2.本文提出了一種改進(jìn)的基于分水嶺的區(qū)域劃分方法。將分水嶺得到的過分割區(qū)域作為分析單元，充分利用區(qū)域的空間信息，獲取每一個(gè)區(qū)域的鄰接信息，并結(jié)合邊緣懲罰，計(jì)算相鄰區(qū)域間的區(qū)域合并評(píng)價(jià)值，合并相互都為最適合合并的相鄰區(qū)域，并得到區(qū)域劃分結(jié)果，大

4、大降低了過分割后的區(qū)域數(shù)量，有效地將勻質(zhì)區(qū)域內(nèi)相鄰的具有相同地物的區(qū)域合并起來，并且區(qū)域邊緣保持良好。
　　3.本文提出了一種基于區(qū)域劃分的無監(jiān)督極化SAR圖像分類方法。通過一種新的極化特征提取及邊緣強(qiáng)度計(jì)算方法，運(yùn)用分水嶺算法得到過分割結(jié)果，然后利用改進(jìn)的基于分水嶺的區(qū)域劃分方法，將過分割后得到的小塊區(qū)域劃分為較大區(qū)域，最后利用基于區(qū)域的近鄰傳播聚類與一種考慮空間相關(guān)性的Wishart分類器進(jìn)行分類，得到最終分類結(jié)果。該分類方法