基于監(jiān)視檢測的高分SAR影像地物分類方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)提供了全天時、全天候的對地觀測遙感信息,但因其具有目標結構性特征缺失、相干斑噪聲及場景間關聯(lián)困難等先天性缺陷,導致大量SAR影像的人工理解變得復雜。隨著SAR影像分辨率的提升、處理對象的多樣化以及處理數(shù)據的海量化,更多的影像內容有待于挖掘和利用。為了滿足軍用及民用更廣的應用需求,針對高分辨率SAR影像的快速的、準確的、適應性強的、易于人工操作的解譯技術亟需發(fā)展。

2、r>　　本文面向高分辨率 SAR圖像解譯中的場景分類問題,重點解決SAR影像解譯中的地物要素提取的穩(wěn)定性及可靠性問題,并考慮高分辨率SAR影像內容方面的高層語義信息及空間信息,提出了一種基于監(jiān)視檢測(Spy Detection)的一類提取(One Class Extraction)分類框架。該框架分為先驗知識獲取、圖像表征、核心分類器及相關性分析四個模塊,旨在解決高分SAR影像復雜條件下的地物分類問題。
　　本文通過三景不同的實驗

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