【摘 要】
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该文提出一种利用贝叶斯信息准则自动确定聚类类别数的极化干涉SAR非监督分类算法。该方法首先利用Shannon熵特征对极化干涉SAR图像进行初始分类，然后利用期望最大化（Expectati
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
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该文提出一种利用贝叶斯信息准则自动确定聚类类别数的极化干涉SAR非监督分类算法。该方法首先利用Shannon熵特征对极化干涉SAR图像进行初始分类，然后利用期望最大化（Expectation—Maximization，EM）算法和标号代价（Label Cost）优化算法对分类结果进行迭代优化，同时通过贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）自动确定非监督分类的最佳类别数。实验结果表明该算法能够较准确地确定分类类别数，并具有较为满意的分类效果。
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