计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
11期
3484-3488
,共5页
王剑波%王超%张红%吴樊
王劍波%王超%張紅%吳樊
왕검파%왕초%장홍%오번
极化合成孔径雷达%图像分类%四分量分解%极化方位角%Wishart 迭代
極化閤成孔徑雷達%圖像分類%四分量分解%極化方位角%Wishart 迭代
겁화합성공경뢰체%도상분류%사분량분해%겁화방위각%Wishart 질대
polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR)%image classification%four-component decomposition%polariza-tion orientation angle (POA)%Wishart iteration
针对传统的基于散射机理的极化 SAR 图像分类方法易导致与雷达方位向具有一定倾角的建筑物(简称定向建筑物)被错划为森林等体散射类型的问题,提出一种引入极化方位角特征的分类方法。利用四分量分解模型并引入极化方位角补偿技术把像元划分为相应的主散射类型;定义一种极化方位角标准差参数作为区域匀质性测量指标,利用该参数从体散射类型中区分出定向建筑物类型;并在此基础上将 Wishart 分类器应用于极化 SAR 图像分类。采用 E-SAR 系统获取的 L 波段全极化数据进行实验,并与传统分类方法进行对比。定性和定量的比较结果表明,提出的方法不仅保留了传统分类方法的优势,且很好地解决了定向建筑物与森林的分类混淆现象。
針對傳統的基于散射機理的極化 SAR 圖像分類方法易導緻與雷達方位嚮具有一定傾角的建築物(簡稱定嚮建築物)被錯劃為森林等體散射類型的問題,提齣一種引入極化方位角特徵的分類方法。利用四分量分解模型併引入極化方位角補償技術把像元劃分為相應的主散射類型;定義一種極化方位角標準差參數作為區域勻質性測量指標,利用該參數從體散射類型中區分齣定嚮建築物類型;併在此基礎上將 Wishart 分類器應用于極化 SAR 圖像分類。採用 E-SAR 繫統穫取的 L 波段全極化數據進行實驗,併與傳統分類方法進行對比。定性和定量的比較結果錶明,提齣的方法不僅保留瞭傳統分類方法的優勢,且很好地解決瞭定嚮建築物與森林的分類混淆現象。
침대전통적기우산사궤리적겁화 SAR 도상분류방법역도치여뢰체방위향구유일정경각적건축물(간칭정향건축물)피착화위삼림등체산사류형적문제,제출일충인입겁화방위각특정적분류방법。이용사분량분해모형병인입겁화방위각보상기술파상원화분위상응적주산사류형;정의일충겁화방위각표준차삼수작위구역균질성측량지표,이용해삼수종체산사류형중구분출정향건축물류형;병재차기출상장 Wishart 분류기응용우겁화 SAR 도상분류。채용 E-SAR 계통획취적 L 파단전겁화수거진행실험,병여전통분류방법진행대비。정성화정량적비교결과표명,제출적방법불부보류료전통분류방법적우세,차흔호지해결료정향건축물여삼림적분류혼효현상。
The conventional PolSAR image classification algorithm based on the scattering mechanism tends to misclassify the oriented buildings (not parallel to the radar azimuth)into the volume scattering category such as the forests.To overcome this problem,this paper developed an improved classification method by introducing polarization orientation angle (POA)feature. Firstly,it divided all pixels into corresponding dominated scattering categories by applying four-component decomposition mo-del combined with the polarization orientation angle compensation.Then,it defined a parameter,POA standard deviation,as an indicator of the region homogeneity measure and used this parameter to distinguish the oriented buildings from the volume scattering category.Based on this,it applied the Wishart iterative classifier to the PolSAR image classification.Using the E-SAR L band full polarimetric SAR data,this paper made a comparison between the proposed method and the conventional classification algorithm.The quantitative and qualitative comparisons result proves that the proposed method not only preserves the advantage of the conventional classification,but also effectively eliminates the classification confusion between the oriented buildings and the forests.