【摘 要】
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In order to further improve the classification accuracy,we add texture features for classification based on acquried polarimetric feature.Yamaguchi decomposition is chosen to decompose polarimetric SA
【机 构】
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College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048,China;Beijin
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In order to further improve the classification accuracy,we add texture features for classification based on acquried polarimetric feature.Yamaguchi decomposition is chosen to decompose polarimetric SAR image for the better decomposition effect to the urban area.The four scattering powers of surface、 double、 volume and helix are extracted from the polarimetric SAR image.The gray level co-occurrence matrix(GLCM) is used to gain image texture feature.We chose five of texture feature including contrast,homogeneity,relevance,Angle of the second order and entropy for the better effect to classify the full polarimetric SAR image.Polarimetric feature and texture feature are combined as normalized vector.Finally,Support Vector Machine(SVM) classification algorithm is applied to classification of polarimetric SAR image.In this paper,RADARSAT-2 of full polarimetric SAR data of the part of Beijing is chosen as dataset.The classification result shows the overall accuracy of the method proposed in this paper is 84.37%,which is better than the classical H _α Wishart method with the overall accuracy of 72.12%.
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