基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR图像分类

杨然; 李坤; 涂志刚; 陈荣元; 秦前清

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基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR图像分类

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针对利用Yamaguchi分解模型的四个散射分量直接进行类别归属判断精度不高并且所分类别有限的问题,结合模糊C均值的理论,提出了一种基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR分类算法,把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM聚类分析.并且用日本机载L波段PiSAR数据验证了该算法具有较高的分类精度和较好的视觉效果.

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来源
《计算机工程与应用》 |2009年第36期|5-785|共4页
作者
杨然; 李坤; 涂志刚; 陈荣元; 秦前清;
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作者单位

武汉大学;

测绘遥感信息工程国家重点实验室;

武汉;

430079;

武汉大学;

测绘遥感信息工程国家重点实验室;

武汉;

430079;

武汉大学;

电子信息学院;

武汉;

430079;

武汉大学;

测绘遥感信息工程国家重点实验室;

武汉;

430079;

武汉大学;

测绘遥感信息工程国家重点实验室;

武汉;

430079;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
目标分解; 四分量散射模型; 模糊C均值; 极化SAR分类;

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