基于精调的膨胀编组-交叉CNN的PolSAR地物分类

基于精调的膨胀编组-交叉CNN的PolSAR地物分类基于精调的膨胀编组-交叉CNN的PolSAR地物分类摘要：合成孔径雷达（SAR）在地物分类领域具有重要的应用价值。在极化SAR（PolSAR）图像分

-CNNPolSAR 基于精调的膨胀编组交叉的地物分类 基于精调的膨胀编组-交叉CNN的PolSAR地物分类 摘要： 合成孔径雷达（SAR）在地物分类领域具有重要的应用价值。在极化SAR（PolSAR） 图像分类中，由于其多极化和多通道的特性，传统的分类方法往往面临数据维度高和 复杂度高的挑战。为了克服这些问题，本文提出了一种基于精调的膨胀编组-交叉卷积 神经网络（CNN）的PolSAR地物分类方法。该方法利用膨胀编组和交叉CNN结合 的方式，可以有效地提取PolSAR图像的特征，并进行地物分类。实验结果表明，该 方法在PolSAR图像分类任务中具有较好的性能，能够提高分类的准确性和鲁棒性。 关键词：PolSAR，地物分类，膨胀编组，交叉CNN，特征提取 1.引言 合成孔径雷达（SAR）图像在地物分类方面具有广泛的应用。PolSAR图像作为一种特 殊形式的SAR图像，在地物分类方面具有独特的优势。然而，由于其多极化和多通道 的特性，PolSAR图像的处理和分析较为复杂。传统的地物分类方法往往无法充分利用 PolSAR图像中的信息，且往往面临数据维度高和复杂度高的挑战。因此，寻找一种有 效的方法来提取PolSAR图像的特征，并进行地物分类具有重要意义。 2.相关工作 在PolSAR图像分类方面，已经有很多方法被提出。例如，基于像素级和基于区域级 的分类方法，使用传统的特征提取方法，如灰度共生矩阵或Gabor滤波器等。然而， 这些方法往往忽略了PolSAR图像中的极化信息，并且无法处理高维数据。因此，需 要探索更有效的方法来处理PolSAR图像的分类任务。 3.方法提出 本文提出了一种基于精调的膨胀编组-交叉CNN的PolSAR地物分类方法。该方法将 膨胀编组和交叉CNN相结合，以提取PolSAR图像的特征并进行分类。具体而言，该 方法首先利用膨胀编组操作在不同尺度下逐渐扩大特征的感受野，以获得更全局和更 丰富的特征。然后，利用交叉CNN模型对提取的特征进行深层次的学习和细化。最 后，通过softmax分类器将PolSAR图像分为不同的地物类别。 4.实验设计