【摘 要】
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发展了一种基于极化散射特征的全极化SAR影像分类方法,探索了Stokes矢量特征作为分类特征的有效性,通过遗传算法耦合SVM的特征选取方法（GA-SVM）有效解决了分类器泛化不足的问题
【机 构】
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内蒙古师范大学地理科学学院,中国林业科学研究院资源信息研究所
【出 处】
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内蒙古师范大学学报：自然科学汉文版
【基金项目】
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高分森林资源调查应用示范子系统（一期）课题（21-Y30B05-9001-13/15-1）
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发展了一种基于极化散射特征的全极化SAR影像分类方法,探索了Stokes矢量特征作为分类特征的有效性,通过遗传算法耦合SVM的特征选取方法（GA-SVM）有效解决了分类器泛化不足的问题.以一景高分三号（GF-3）全极化影像作为主要的数据源,与同步外业调查获取的地面实况数据进行对比,结果表明所设计的待选分类特征集与特征选取方法得到的特征组合取得了较好的分类效果,总体精度达到90.00%,Kappa系数为0.87,影像部分地物的错分、误分现象得到改善.这表明：（1）GA-SVM的特征选取方法可以在有效地降低分
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