基于随机蕨的极化SAR图像地物分类研究

传统极化SAR图像地物分类方法通常存在计算效率低和维度灾难等问题，受益于随机蕨分类器的简单性、鲁棒性和处理高维特征空间的能力，文中提出了一种基于随机蕨算法的极化SAR分类框架算法。随机蕨分类器中大量的二元特征捕获了极化SAR图像中地物的空间信息、纹理属性和与其相邻像素的关系。该方法能够在人工标注像素数量较少的情形下对极化SAR图像进行准确、高效的地物分类并且所需要的训练一个随机蕨分类器的时间仅需几十秒。最终的分类实验结果表明，该方法在Oberpfaffenhofen数据集上达到了较好的分类性能和运行效率。