【摘 要】
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全极化合成孔径雷达(SAR)具有丰富的极化信息,对地物识别具有显著优势,提出了一种顾及极化特征的SAR与中分光学影像融合的方法,对全极化SAR影像进行极化目标分解,采用改进的
【机 构】
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中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;
【基金项目】
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山东省自然科学基金(ZR2016DM16)
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全极化合成孔径雷达(SAR)具有丰富的极化信息,对地物识别具有显著优势,提出了一种顾及极化特征的SAR与中分光学影像融合的方法,对全极化SAR影像进行极化目标分解,采用改进的色度、饱和度、明度(HSV)变换方法融合极化特征波段与中分光学影像,并基于面向对象的方法对融合影像进行地物分类。结果表明,该融合方法优于传统单极化SAR与中分光学影像的HSV融合方法,能够有效利用全极化SAR的极化纹理信息。面向对象分类方法能够降低SAR对融合影像的斑点噪声影响,地物总体分类精度优于高分光学影像,且对于极化信息敏感的地物,其分类精度明显优于高分光学影像。
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