基于SVM的POL-SAR图像分类研究

编号 zgly0001593653

文献类型 期刊论文

文献题名 基于SVM的POL-SAR图像分类研究

作者 邹斌  张腊梅  裴彩红  张晔 

作者单位 哈尔滨工业大学信息工程系  哈尔滨工业大学信息工程系黑龙江哈尔滨150001  黑龙江哈尔滨150001 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2007年05期

年份 2007 

分类号 V243.2 

关键词 极化SAR  极化目标分解  基于灰度共生矩阵的纹理特征  SVM  分类 

文摘内容 提出了一种将物理散射机理、纹理信息和SVM结合起来用于POL-SAR图像分类的方法。实验数据选取德国Oberpfaffenhofen实验区域(DE)的DLR ESARL波段全极化数据,实验区域包括自然植被,如森林、田地和人造目标如建筑、机场跑道等。首先利用OEC分解得到了散射特征,然后提取HH和HV通道图像的纹理特征,并用SVM进行特征选择及分类。然后在上述特征中加入Freeman分解的散射特征重复试验,取得了较好的结果。试验证明了将散射特征和纹理特征结合起来对地物进行分类是有效的,同时也证明了用SVM进行特征选择的有效性。