基于圖與改進Wishart距離的極化SAR分類研究.pdf

1、極化合成孔徑雷達（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,簡稱極化SAR）是一種先進的獲取遙感信息的手段，通過測量地面每一個分辨單元在四種不同的極化組合下的散射特性，從而得到目標對應的極化信息，極化SAR比傳統(tǒng)單極化SAR所記錄的地物目標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、檢測目標、識別目標，也可能是用

2、戶最終需求。傳統(tǒng)的極化SAR分類均是以單個像素為分類單元，而極化SAR特有的相干斑噪聲對以像素為分類單元的分類結果影響很大，因此本文構造包含點和含權值的邊的全連圖，對極化SAR數(shù)據(jù)先進行過分割，減小相干斑噪聲對分類的影響，然后以分割后的區(qū)域為分類單元，結合數(shù)據(jù)的極化特征和結構信息實現(xiàn)對極化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的極化特征，結合極化

3、SAR數(shù)據(jù)的Wishart距離構建圖，然后基于圖對極化SAR數(shù)據(jù)進行初始分割，最后對基于圖方法初始分割后的區(qū)域進行一個分層合并，按照區(qū)域大小的等級設定不同的合并策略，得到一個相對均勻的分割結果。該算法引入了應用在自然圖像上的分割算法圖方法，結合極化SAR數(shù)據(jù)的特點改進權值的計算方法，合并過程中考慮了像素的空間信息，思路簡明，便于理解。
　　2.提出一種基于圖方法過分割的極化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、割結果，以過分割后的區(qū)域為分類單元，利用Wishart距離計算每個區(qū)域與各個訓練類別之間的距離，對每個區(qū)域進行類別劃分。該分類方法為基于區(qū)域的有監(jiān)督分類，減小了傳統(tǒng)分類結果中出現(xiàn)雜點的情況，并且提高了分類結果的區(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分割以及改進的Wishart距離的極化SAR二分樹分類方法。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)域為分類單元，計算每兩個區(qū)域之間