【摘 要】
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为了解决极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像单一分类方法不能充分利用其中的丰富信息问题,结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院; 辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室; 中国测绘科学研究院;
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2011AA120404);辽宁省教育厅科学技术研究项目(2009A332);2011年度科学技术研究指导性计划项目(MTKJ2011-323);辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室基金资助项目(2007009)
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为了解决极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像单一分类方法不能充分利用其中的丰富信息问题,结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树算法,对PolSAR影像进行多种方式的极化分解,提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,并将提取的参数分割为对象,最后,采用C5.0决策树算法进行分类.采用RADARSAT-2全极化SAR数据进行实验,并将分类结果与经典的分类方法进行了对比,证明了本文提出方法的有效性.该成果将在PolSAR影像分类中发挥更大的作用.
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