论文摘要
提出一种基于极化参数优化的面向对象分类方法。该方法结合光学和SAR数据,有效提高了对地物的识别能力。本文方法的关键在于:在■分解中,使用光学影像指导SAR影像选择同质点,使其更精确地估计极化参数并结合光学波谱信息作为输入特征;使用面向对象的分类方法,仅将光学影像作为分割输入,避免SAR噪声引起的分割错误。以美国Bakersfield地区的Sentinel-1/2数据为例,确定7种地物类型,对比分析不同输入与不同分类器对分类结果的影响。研究表明,优化输入参数在纹理丰富区域能够有效提高分类精度;面向对象的分类结果更加稳定并较好地维持地表几何特征;改进分类方法较传统分类方法总体精度提高了近10%,达到92.6%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵诣,蒋弥
关键词: 合成孔径雷达,极化,多光谱,数据融合,面向对象,土地覆盖分类
来源: 测绘学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 自然地理学和测绘学
单位: 河海大学地球科学与工程学院
基金: 国家重点研发计划(2018YFC0407900),国家自然科学基金(41774003),江苏省自然科学基金(BK20171432),中央高校基本科研业务费专项资金资助(2018B17714)~~
分类号: P237
页码: 609-617
总页数: 9
文件大小: 8470K
下载量: 308
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