基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

来源 :农业工程学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：maomao68

【摘要】

：

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类

【作者】

：

肖艳王斌姜琦刚闻雅

【机构】

：

长春工程学院勘查与测绘工程学院,长春市测绘院,吉林大学地球探测科学与技术学院

【出处】

：

农业工程学报

【发表日期】

：

2020年16期

【关键词】

：

遥感分类集成学习 POLSAR 极化分解面向对象方法土地覆被分类 remote sensingclassificationensemble learni

【基金项目】

：

吉林省教育厅项目(120190032),长春工程学院种子基金项目(320180023)

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