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| 基于四分量模型的极化SAR图像非监督分类 | |
| 引用本文： | 孙盛,田金文,温雯,陈平华.基于四分量模型的极化SAR图像非监督分类[J].计算机工程与设计,2013,34(7). |
| 作者姓名： | 孙盛 田金文 温雯 陈平华 |
| 作者单位： | 1. 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室,湖北武汉430074;广东工业大学计算机学院,广东广州510006 2. 华中科技大学多谱信息处理技术国家级重点实验室,湖北武汉,430074 3. 广东工业大学计算机学院,广东广州,510006 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，广东省中国科学院全面战略合作基金项目，广东省教育部产学研合作基金项目 |
| 摘 要： | 为有效地提高基于散射模型的非监督分类的分类精度,引入了Freeman三分量模型的改进模型-Yamaguchi四分量模型,并将该模型与威沙特距离模型结合起来.给出了基于四分量模型和威沙特距离的非监督分类、聚类算法及其实现流程.对AIRSAR数据集中的Flevoland图像选取了7个均匀程度不同的区域,进行了定性的、定量的实验,实验结果表明,新的分类、聚类算法能够显著的提高分类图的分辨率、更加清晰的表征地物的细节.该方法能够较大地提高均匀区域的分类精度. |
| 关 键 词： | 极化合成孔径雷达 非监督分类 分解模型 威沙特距离 四分量模型 |
Unsupervised classification based on four-component decomposition model for polarimetric synthetic aperture radar image |
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| SUN Sheng , TIAN Jin-wen , WEN Wen , CHEN Ping-hua.Unsupervised classification based on four-component decomposition model for polarimetric synthetic aperture radar image[J].Computer Engineering and Design,2013,34(7). | |
| Authors: | SUN Sheng TIAN Jin-wen WEN Wen CHEN Ping-hua |
| Abstract: | |
| Keywords: | polarimetric synthetic aperture radar unsupervised classification decomposition model Wishart distance four-component model |
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