【摘 要】
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基于模型的分解发展较快,但存在负功率、体散射过估计、未充分利用相干矩阵等问题,考虑到基于模型分解的优点,采用Singh 分解提取极化信息,同时用散射角、极化熵和极化总功率
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,江苏省地理信息技术重点实验室,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,济南市环境监测中心站,78125部队
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划资助项目（2010CB951503）,中国科学院战略性先导科技专项资助项目（XDA05050106）.
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基于模型的分解发展较快,但存在负功率、体散射过估计、未充分利用相干矩阵等问题,考虑到基于模型分解的优点,采用Singh 分解提取极化信息,同时用散射角、极化熵和极化总功率进行补充,再利用SVM 对山东禹城地区全极化Radarsat-2数据进行分类.为验证该方法的有效性,将其与H/α/A-Wishart 和Yamaguchi-SVM 两种分类方法进行比较.结果表明,该方法分类效果较好,总体精度分别提高了6.4% 和3.48%.
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