论文摘要
针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产生的椒盐现象和破碎斑块,具有较高的分类精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张佳琪,张继贤,赵争,王嘉宇
关键词: 多尺度分割,逆差分矩,极化分类,径向基神经网络
来源: 测绘与空间地理信息 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 自然地理学和测绘学,电信技术
单位: 中国测绘科学研究院,国家测绘产品质量检验测试中心,城市空间信息工程北京市重点实验室,辽宁工程技术大学
基金: 中国科学院机载干涉SAR高精度测绘创新交叉团队(Q1634),四川测绘地理信息局科技支撑项目——高分辨率星载SAR影像测图技术研究与应用(2018Q1809)资助
分类号: TN957.52;P225.1
页码: 67-71
总页数: 5
文件大小: 1011K
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