论文摘要
本文基于哨兵卫星Sentinel-1A双极化微波遥感数据,应用H/Alpha-Wishart、H/A/Alpha-Wishart两种非监督分类和Wishart迭代分类、支持向量机（SVM）两种监督分类方法分别对上海及长江入海口区域进行地物信息提取。对遥感数据进行预处理,利用H/A/Alpha极化目标分解提取极化特征参数;对影像进行非监督分类,对比非监督分类结果,计算分类精度;利用Wishart分类器和SVM分类器进行监督分类;参考Google earth等地图工具,对研究区的训练样本进行选取,将训练样本和极化参数带入分类器进行训练并不断调整参数,得到分类结果;进行精度分析,对比各分类方法的分类精度。由最终分类结果可知:监督分类对图像的解译效果最好,可解释性强,SVM监督分类结果最好,H/Alpha-Wishar最差,非监督分类方法中增加了A的H/A/Alpha-Wishart,非监督分类精度得到了提升。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵美玲,侯成磊
关键词: 极化目标分解,非监督分类,信息提取
来源: 西部大开发(土地开发工程研究) 2019年10期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,电信技术,自动化技术
单位: 长安大学地球科学与资源学院
分类号: TP722.6;TN957.52
页码: 7-12+23
总页数: 7
文件大小: 7452K
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