【摘 要】
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面向对象方法已成为全极化合成孔径雷达（SAR）影像处理的常用方法,但是极化分解仍以组成对象的像素为计算单元,针对以像素为单位的极化分解效率低的问题,提出一种面向对象的极化
【机 构】
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上海交通大学自动化系,系统控制与信息处理教育部重点实验室（上海交通大学）
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面向对象方法已成为全极化合成孔径雷达（SAR）影像处理的常用方法,但是极化分解仍以组成对象的像素为计算单元,针对以像素为单位的极化分解效率低的问题,提出一种面向对象的极化分解方法.通过散射相似性系数加权迭代,获得对象的极化表征矩阵并对其收敛性进行了分析,以对象极化表征矩阵的极化分解代替对象区域内所有像素的分解,提高极化特征获取效率.在此基础上,综合影像对象空间特征,并通过特征选择与支持向量机（SVM）分类进行分析和评价.通过AIRSAR Flevoland影像数据实验表明,面向对象的分解方法能够减少对象极
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