一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

来源 :国土资源遥感 | 被引量 : 0次 | 上传用户：qrdao

【摘要】

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针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型（multiple-component scattering model,MCSM）分解,提出了一个适

【作者】

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陈军杜培军谭琨

【机构】

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中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室,南京大学江苏省地理信息技术重点实验室

【出处】

：

国土资源遥感

【发表日期】

：

2015年2期

【关键词】

：

全极化SAR图像复Wishart分布 H/Alpha/A分解多分量散射模型(MCSM)分解迭代自组织数据分析技术(ISODATA) 聚类算法 polari

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针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型（multiple-component scattering model,MCSM）分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术（iterative self-organizing data analysis techniq

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