基于極化SAR目標信息提取與SVM分類.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、極化合成孔徑雷達(PolSAR)可以利用不同極化通道的SAR復(fù)圖像區(qū)分物體的細致結(jié)構(gòu)和目標指向等特性，對SAR圖像中的典型目標進行特征提取與分類，在遙感領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。論文主要研究PolSAR圖像的人造目標信息的提取，重點圍繞極化目標分解和PolSAR圖像分類地研究。
　　首先，本文對目標的極化特征和目標分解方法進行研究，包括基于散射矩陣的相干目標分解(Pauli和SDH分解)、基于特征值的非相干目標分解以及基于散射模型的

2、非相干目標分解（Freeman和Yamaguchi分解）等方法?；诓煌瑯O化分解方法，研究各極化分量對分類目標的敏感程度，為進一步研究PolSAR圖像的目標特征提取和目標分類奠定基礎(chǔ)。
　　本文利用EMISAR的PolSAR數(shù)據(jù)進行試驗，研究目標分解方法的效性。分解得到的各散射成分作為主要特征用于的人造信息目標提取和PolSAR圖像目標分類。
　　其次，在PolSAR圖像分類中，利用支持向量機(SVM)適用于小樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的

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