基于极化特征融合的SAR地物要素分类算法研究

基于极化特征融合的SAR地物要素分类算法研究基于极化特征融合的SAR地物要素分类算法研究摘要：合成孔径雷达（SAR）图像在地物要素分类中具有独特的优势。然而，由于受到影响SAR分辨率低、斑点噪声和散射

SAR 基于极化特征融合的地物要素分类算法研究 SAR 基于极化特征融合的地物要素分类算法研究 SAR 摘要：合成孔径雷达（）图像在地物要素分类中具有独特的优 SAR 势。然而，由于受到影响分辨率低、斑点噪声和散射体的同物异相 SAR 性等因素，使得图像中地物要素的分类面临挑战。为了克服这些问 SAR 题，本文提出了一种基于极化特征融合的地物要素分类算法。该算 SAR 法利用多极化数据的各个通道得到相应的极化特征，然后通过特征 融合的方法得到综合的地物要素分类结果。实验结果表明，该算法在 SAR 图像地物要素分类任务中具有较高的准确性和稳定性。 SAR 关键词：合成孔径雷达（）、地物要素分类、极化特征、特征融 合、准确性 1. 引言 SAR 合成孔径雷达（）技术具有全天候、全天时、全方位观测等优 SAR 点，在地物要素分类中得到广泛的应用。然而，受到分辨率低、斑 SAR 点噪声和散射体的同物异相性等因素的影响，使得图像中地物要素 SAR 的分类任务面临巨大的挑战。为了提高图像地物要素分类的准确性 SAR 和稳定性，需要对极化特征进行充分分析和利用。 2. SAR 极化特征分析 SARSAR 极化特征是图像分类中的重要信息。极化特征可以通过幅 度信息、相位信息、极化熵、极化差异等方式来表示。不同的极化特征 能够提供不同的地物要素信息，通过综合利用这些特征，可以更好地描 述地物要素的分类特征。 3. SAR 基于极化特征融合的地物要素分类算法 SAR 本文提出了一种基于极化特征融合的地物要素分类算法。该算 SAR 法首先利用多极化数据的各个通道，提取相应的极化特征。然后， 通过特征融合的方法，将不同的极化特征进行融合，得到综合的地物要