共查询到20条相似文献,搜索用时 0 毫秒
1.
SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路. 相似文献
2.
本文在全极化合成孔径雷达(SAR)特征分解和最大似然估计(ML)分类的基础上,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法.这种方法灵活性好、精度高.本文提出了迭代分类方法的几种方案.针对特征分解和ML分类的各自特点,进行了分析比较,可以根据实际需要选择适合的迭代方法.并利用NASA JPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究,得到了很好的实验结果.实验结果证明这种迭代算法有很好的适应性和很强的鲁棒性. 相似文献
3.
简缩极化SAR作为一种特殊的双极化模式,可以获取较为全面的极化信息,同时也能获得较大的成像幅宽,近年来得到了研究人员的关注。但以往基于极化度的分解方法存在体散射过估计的问题,导致分解与分类的结果在城区部分,尤其是大方位角城区部分表现一般。本文采用基于城区描述子的简缩极化分解方法,将分解获取的特征进行Wishart迭代分类,同时利用SLIC算法进行超像素分割,在超像素区域内进行类别合并,从而改善分类效果。实验采用Radarsat-2旧金山区域的全极化数据仿真合成CTLR模式及π/4模式的简缩极化数据验证了算法的可行性,实验表明,对于两种模式,本文方法在小方位角城区分类精度提高约20%,大方位角城区分类精度提高约10%。 相似文献
4.
传统基于子视相干的检测算法,如2L-IHP(Two Looks Internal Hermitian Product)和Pol-IHP(Polarimetric Internal Hermitian Product)等,通常利用两个子视影像进行相干来检测海面弱小船只目标。但受子视影像个数的限制,无法大幅度地提高船海对比度,进而影响了检测精度。针对该问题,本文提出了一种基于全极化SAR的广义多子视相干检测算法,首先利用子视分解方法对全极化SAR数据进行处理得到多个子视全极化影像;接着,基于广义相似性参数(Generalized Similarity Parameter,GSP)定义这些子视影像间的相关矩阵和相干算子来计算相干图;然后,利用恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)检测方法结合统计的相干图累积分布函数进行船只目标检测。通过实验,表明利用本文算法船海对比度随着子视影像个数的增加而得到大幅提高,从而减少了弱小船只目标的漏检,显著提高了船只目标检测精度。 相似文献
5.
极化信息能丰富合成孔径雷达(SAR)数据的信息量,在农业、环境、海洋、森林、军事等领域取得了广泛的应用,但同时也面临分辨率较低、幅宽较小的问题,带来较高的应用成本。简缩极化SAR(CP SAR)作为一种能同时获取较为丰富的地表信息并实现较大幅宽观测的极化SAR模式,在过去十余年中引起了科研人员的广泛关注。随着印度RISAT-1卫星的成功发射,简缩极化SAR在一系列应用研究中取得了新进展。该文简要介绍了简缩极化SAR的经典数据处理方法,总结了近十余年来简缩极化SAR在农业和海洋应用领域的主要研究成果,最后对其发展方向进行了分析与展望。 相似文献
6.
7.
基于H/平面的分类器对于具有相似散射类型的地物的分类能力很差,为此该文直接使用特征值特征来进行分类。首先提取特征值特征,并使用一种自适应调整高斯分量个数的高斯混合模型对特征值分布进行较为准确地拟合,然后采用朴素贝叶斯分类器进行初步分类。针对可能存在特征值分布较为相近导致错分的问题,计算每两类地物的特征值分布的相似度,将相似度大于给定阈值的类别对组成相似性表,对于这些相似对再用基于Wishart距离的K近邻分类器进行细分。综合分析机载和星载SAR数据上的实验结果,表明这种方法能够克服基于H/的非监督分类方法对于特征值利用的一些不足,且与基于SVM的分类方法效果相当。 相似文献
8.
9.
极化合成孔径雷达(SAR)能够获取目标的全极化信息,在对地观测、灾害评估、侦察监视等民用和军用领域得到广泛应用。国内主要高校、中科院、工业部门和用户单位在该领域开展了卓有成效的工作,取得一大批标志性研究成果。该文简要综述了极化SAR成像解译识别领域的主要研究进展。在解译层面,主要介绍了极化目标分解和极化旋转域解译等理论方法的研究进展。在应用层面,结合研究团队的工作,探讨了上述理论方法在舰船检测、地物分类和建筑物损毁评估等领域的应用成效。最后,对极化SAR目标解译识别技术的研究进行了展望。 相似文献
10.
11.
12.
13.
14.
15.
基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类方法.该方法先按H-α对全极化SAR图像进行基于散射机理的分类,再将分类结果作为改进C-均值算法的初始类别划分,从而实现地物分类.迭代次数确定是C-均值动态聚类算法的关键,文中利用图像熵给出了一种新的迭代终止准则.与H-α方法相比,该文方法能在保留分类结果物理散射机理的同时,实现有效的地物分类.NASA/JPL实验室AIRSAR系统获取的L波段旧金山全极化SAR数据的实验结果验证了该文方法的有效性. 相似文献
16.
一种基于Freeman分解与散射熵的极化SAR图像迭代分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文提出了一种基于Freeman分解与散射熵的极化SAR图像迭代分类新方法。该方法首先通过Freeman分解提取3种散射机理成分的功率,同时通过H/ 分解提取地物的散射熵;再利用这4个表征地物特性的参数将极化SAR图像中的地物划分为9个初始类,最后使用Wishart分类器对初始类进行迭代分类得到最终的结果。该方法合理利用了地物的极化散射信息,能够取得较好的分类效果,同时运算量也比较小。实测极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
17.
18.
19.
20.
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)应用性能主要受限于同时获取高分辨与宽测绘幅宽的雷达图像的能力。而对于极化SAR(Polarimetric SAR,PolSAR)系统而言,其测绘幅宽更加受限。近年来,称为混合极化(Hybrid-Polarity,HP)架构的新型极化SAR架构吸引了广泛的注意。相比于传统的线性极化SAR,基于混合极化架构的极化SAR具有两点重要优势:更宽的测绘幅宽与更低的硬件要求。该文首先回顾了包括系统设计、系统模型与定标方法在内的混合极化架构相关原理。接着详细阐述了混合极化架构在定标与发射配置两个方面在工程实现中的难点并提出了一种改进型混合极化架构。与此同时,还介绍了以实验验证为目的而开发的原型实验系统。该文的后半部分回顾了适用于基于混合极化架构的极化SAR的相关应用。由于基于混合极化架构的极化SAR系统产生的全极化数据可以直接转换为传统的线性全极化数据,因此这一部分内容主要集中在对应的双极化应用,即简缩极化(Compact Polarimetry,CP)应用上。 相似文献