利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较

编号 zgly0001591083

文献类型 期刊论文

文献题名 利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较

作者 吴永辉  计科峰  郁文贤 

作者单位 国防科学技术大学电子科学与工程学院  国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073  湖南长沙410073 

母体文献 遥感学报 

年卷期 2008年01期

年份 2008 

分类号 TP751.1 

关键词 雷达极化  合成孔径雷达  分类 

文摘内容 支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域。本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因。实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近。