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文檔簡介
1、極化合成孔徑雷達(Polarimetrie Synthetie Aperture Radar,POLSAR)是一種先進的成像雷達系統(tǒng),具有通道多、參數(shù)多的特征。與單極化SAR圖像相比,極化SAR圖像包含更豐富的地物信息和全面的極化信息。極化SAR已經成為遙感領域應用最廣泛的傳感器之一。因此,極化SAR圖像解譯已經成為當今社會的研究重點,而作為其中的重要內容,極化SAR圖像分類,更是成為重中之重,在民用和軍用領域均有著巨大的應用價值和理論
2、意義。本文在研究極化SAR基礎理論和總結傳統(tǒng)的極化SAR分類方法后,將重點放在極化SAR無監(jiān)督分類,分別提出來基于像素和區(qū)域的極化SAR分類。主要包括以下幾個方面:
(1).本文提出了類別自適應的無監(jiān)督極化SAR圖像分類。利用Freeman分解和同極化比對圖像進行初始劃分,然后用交叉極化比進一步細分更多類別,之后用可視化聚類趨勢估計算法(VAT)和黑框識別算法(DBE)獲得聚類數(shù)目和聚類中心,最后在此基礎上對整幅圖像進行復Wi
3、shart迭代分類。該算法是基于像素的無監(jiān)督算法,充分利用極化信息,可自動確定類別數(shù)目,思想較簡單,具有較高的分類精度。
(2).本文提出了一種新的產生極化 SAR超像素方法。首先,提取四種極化特征,計算梯度,然后,恒虛警率(CFAR)方法求極化 SAR邊緣進行梯度修正,用分水嶺算法獲得初始區(qū)域結果,最后對相似區(qū)域進行合并得到最終的超像素。實驗結果較好,邊緣吻合也較好。在此基礎上,本文提出了一種基于改進分水嶺的無監(jiān)督分類方法。
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