引入纹理特征的SSVM算法在极化SAR影像分类中的应用 Research on PoISAR Image Classification Based on SS

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热度31票 浏览8次 【共0条评论】【我要评论 时间:2013年2月23日 21:18

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在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPLAIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。

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作者:

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Author:

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作者单位:

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武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079水利论文I.W*u8C z

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在线出版日期:

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2012年10月24日水利论文*akhWn^[

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[期刊论文] 测绘通报

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