【摘 要】
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结合Gabor小波、灰度共生矩阵和Fast ICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共
【机 构】
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首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,首都师范大学资源环境与旅游学院,武汉大学遥感信息工程学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目（2011AA120404）, 国家自然科学基金资助项目（41130744/D0107、41171335/D010702）
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结合Gabor小波、灰度共生矩阵和Fast ICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共生矩阵和Gabor小波提取影像纹理特征,利用Fast ICA算法对纹理特征进行降维分析;最后将降维后的纹理特征与强度特征结合,采用支持向量机分类器进行分类;采用北京地区Terra SAR-X影像对该方法进行实验,结果表明,纹理信息的引入使极化SAR影像分类精度得到提高。
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