基于圖與改進(jìn)Wishart距離的極化SAR分類研究.pdf

1、極化合成孔徑雷達(dá)（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,簡(jiǎn)稱極化SAR）是一種先進(jìn)的獲取遙感信息的手段，通過(guò)測(cè)量地面每一個(gè)分辨單元在四種不同的極化組合下的散射特性，從而得到目標(biāo)對(duì)應(yīng)的極化信息，極化SAR比傳統(tǒng)單極化SAR所記錄的地物目標(biāo)電磁散射特征信息更完整。極化SAR分類的意義重要在于它既能作為一個(gè)中間步驟，為極化SAR的解譯提供幫助，協(xié)助極化SAR圖像提取邊緣信息、檢測(cè)目標(biāo)、識(shí)別目標(biāo)，也可能是用

2、戶最終需求。傳統(tǒng)的極化SAR分類均是以單個(gè)像素為分類單元，而極化SAR特有的相干斑噪聲對(duì)以像素為分類單元的分類結(jié)果影響很大，因此本文構(gòu)造包含點(diǎn)和含權(quán)值的邊的全連圖，對(duì)極化SAR數(shù)據(jù)先進(jìn)行過(guò)分割，減小相干斑噪聲對(duì)分類的影響，然后以分割后的區(qū)域?yàn)榉诸悊卧?，結(jié)合數(shù)據(jù)的極化特征和結(jié)構(gòu)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)極化SAR數(shù)據(jù)的分類研究，文章主要包含了以下三方面的內(nèi)容：
　　1.提出一種基于圖方法的極化SAR分割方法。該方法中先提取像素點(diǎn)的極化特征，結(jié)合極化

3、SAR數(shù)據(jù)的Wishart距離構(gòu)建圖，然后基于圖對(duì)極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行初始分割，最后對(duì)基于圖方法初始分割后的區(qū)域進(jìn)行一個(gè)分層合并，按照區(qū)域大小的等級(jí)設(shè)定不同的合并策略，得到一個(gè)相對(duì)均勻的分割結(jié)果。該算法引入了應(yīng)用在自然圖像上的分割算法圖方法，結(jié)合極化SAR數(shù)據(jù)的特點(diǎn)改進(jìn)權(quán)值的計(jì)算方法，合并過(guò)程中考慮了像素的空間信息，思路簡(jiǎn)明，便于理解。
　　2.提出一種基于圖方法過(guò)分割的極化SAR有監(jiān)督分類方法。該方法利用了上面介紹的分割方法得到分

4、割結(jié)果，以過(guò)分割后的區(qū)域?yàn)榉诸悊卧?，利用Wishart距離計(jì)算每個(gè)區(qū)域與各個(gè)訓(xùn)練類別之間的距離，對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行類別劃分。該分類方法為基于區(qū)域的有監(jiān)督分類，減小了傳統(tǒng)分類結(jié)果中出現(xiàn)雜點(diǎn)的情況，并且提高了分類結(jié)果的區(qū)域一致性，而且提高了極化SAR的分類精度。
　　3.提出一種基于圖方法過(guò)分割以及改進(jìn)的Wishart距離的極化SAR二分樹(shù)分類方法。該方法同上面提到的有監(jiān)督分類方法一樣，以圖方法分割得到的區(qū)域?yàn)榉诸悊卧?，?jì)算每?jī)蓚€(gè)區(qū)域之間