【摘 要】
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作为一种全天候、全天时、高分辨率、远距离、主动式探测系统,合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）广泛应用于各种军事和民用领域。在SAR技术的应用中,对所获取的SAR图像进行快速、准确地解译至关重要,而SAR图像场景分类是对其解译的关键技术之一。在SAR图像场景分类任务中,相较于学习一个有效鲁棒的分类器,对其进行判别性特征提取十分关键。针对SAR图像判别性特征提取,
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61703332）基于深度判别特征学习的SAR图像地物分类； 陕西省自然科学基金（No.2019-JQ-520）基于弱监督深度Boosting的SAR图像判别性特征学习；
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作为一种全天候、全天时、高分辨率、远距离、主动式探测系统,合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）广泛应用于各种军事和民用领域。在SAR技术的应用中,对所获取的SAR图像进行快速、准确地解译至关重要,而SAR图像场景分类是对其解译的关键技术之一。在SAR图像场景分类任务中,相较于学习一个有效鲁棒的分类器,对其进行判别性特征提取十分关键。针对SAR图像判别性特征提取,本文结合深度度量学习技术,进行了如下两方面工作。（1）受成像特性影响,SAR图像呈现严重相干斑效应,使得对其中不同场景进行有效区分极为困难。针对这一问题,本文提出一种基于马氏距离的SAR图像场景分类方法。具体地,该方法在CNN末尾添加一个嵌入层,并引入一个基于马氏距离的三元组损失,利用该损失与交叉熵损失构成一个新的目标函数,通过优化该目标函数学习一个嵌入空间,使得在该空间内同类样本间的距离较近,不同类样本间的距离较远。（2）随着空间分辨率的提升,SAR图像的空间结构变得十分复杂,这使得对其有效描述变得极为困难。针对该问题,本文结合前一工作内容提出一种基于度量集成的SAR图像场景分类方法。具体地,该方法将CNN末尾的嵌入层分成多个不重叠的子嵌入,在每个子嵌入之后添加一个分类器,并通过在线梯度提升的方式对其进行训练。此外,SAR系统多为星载或机载使得SAR场景图像包含丰富的类内信息。为此,本文引入基于Pearson相关系数的度量函数用于约束子嵌入,从而增大嵌入特征的多样性,实现对SAR图像类内信息的有效利用。综上,本文所提基于马氏距离的SAR图像场景分类方法有效缓解了其相干斑效应的影响,实现了对不同场景的有效区分,并在此基础上提出一种基于度量集成的SAR图像场景分类方法,实现对其复杂场景的有效描述和类内信息的有效利用。通过与其他方法进行对比,验证了本文工作的有效性。
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