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为了解决模糊支持向量机(FSVM)算法应用于全极化SAR影像分类而产生的聚类中心陷入局部过适应问题,本文提出了一种基于模糊分割理论结合RBF神经网络的全极化SAR影像分类方法。主要利用模糊聚类分割、极化分解、纹理特征提取等,构建待分类地物特征集,并通过SGE进行监督降维,采用降维后的待分类地物极化表征完成RBF分类器训练,实现全极化SAR影像监督分类。最终通过C波段Randsat-2全极化SAR数据进行实测检验,结果表明,该方法使得分类结果区域一致性增强,充分地保存了待分类地物细节信息。 相似文献
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针对近年来极化SAR影像深度学习分类研究取得了显著的进展,但仍缺少全面系统的对比分析问题,该文首先讨论了极化SAR处理与分类中常用的深度学习网络结构,然后使用极化SAR分类研究的典型数据集,对多个主要深度学习算法的分类结果进行了对比分析,并对常用极化目标分解在深度学习分类算法中的应用进行了对比.实验表明,各类算法有不同的适用场景,同一场景不同算法的精度有时表现很大的差异.深度网络的选择、网络参数的优化和极化信息的应用依旧是该领域未来重点研究方向. 相似文献
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提出了一种新的基于特征选择自适应决策树的层次分类算法,用于合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)图像的分类。采用Joint Boosting算法选择出最适用于各类的特征组合,并自适应地搜索构造出一个由两类分类器构成的层次分类器,利用特征选择结果和自适应决策树进行了SAR图像的学习和推理,实现了自动分类,在国内首批极化干涉SAR数据上的实验证明了本算法的有效性。 相似文献
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在SAR成像过程中,利用目标相对于雷达运动的多普勒频率进行方位向压缩来提高方位向分辨率。对于海面舰船目标,往往由于SAR发射的脉冲重复频率过低,回波信号的多普勒频率欠采样,引起高亮度的方位向模糊噪声,产生虚假目标。若直接利用传统CFAR、子孔径相干等目标检测算法,会把方位向模糊引起的虚假目标误判为舰船目标,降低了舰船目标的检测精度。针对SAR影像方位向模糊现象,提出一种利用全极化SAR数据的舰船目标检测算法,其利用H-A-Alpha分解得到的第三散射机制,结合方位向全极化子孔径相干,消除了方位向模糊噪声对舰船目标检测的影响,提高了舰船目标的目标杂波比。通过采用日本玉野Kojimawan港口附近的C波段AIRSAR全极化数据进行试验,验证了该算法能消除SAR方位向模糊,降低虚警率,提高舰船目标的检测精度。 相似文献
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极化SAR影像高维数以及高分辨率带来的大数据量特点使得影像分类的复杂度不断增加。粒子群优化(PSO)算法作为新型进化计算技术,具有强大的全局寻优能力。本文研究了一种基于PSO算法的极化SAR影像的分类方法。该方法首先利用H/α方法对数据进行基于散射机理的初分类;然后利用分类结果对PSO算法进行初始化;最后采用PSO对极化SAR数据迭代分类。实验采用NASA-JPL实验室的极化SAR数据以及中国电子科技集团X波段原型样机的高分辨率数据。结果表明,H/α-PSO分类方法较H/α-Wishart分类精度及目视效果均有所提高。 相似文献
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提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVMH/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。 相似文献
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极化SAR图像分类是SAR图像解译的重要内容,快速、准确的SAR图像分类是实现各种实际应用的前提.现基于极化SAR图像的特点,用H-α、Wishart分布及H-α-FCM三种方法对机载全极化SAR数据和星载全极化SAR数据做了分类实验研究.结果表明,由于H-α平面的划分过于简单,这不可避免的会导致分类结果的不稳定性;Wishart分类方法能够清楚地区分开自然地物的主要类型,更符合散射机制的自然分布,并考虑与后向散射强度有关的信息,以一种自适应的方式改变了H-α平面中的决策边界,改善了H-α分类结果;H-α-FCM分类方法能较好的克服H-α分类结果中地物类别的模糊问题. 相似文献
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用模糊ARTMAP算法对CBERS-2数据进行分类 总被引:3,自引:0,他引:3
用模糊ARTMAP(fuzzy adaptive resonance theorymap)神经网络算法对CBERS-2数据进行了分类实践。首先介绍了模糊ARTMAP神经网络的算法原理和具体训练分类过程;然后用2004年9月新疆石河子地区的影像数据进行土地利用分类试验,并将分类结果与基于统计的最大似然法(MLC)、反向传播神经网络(BP)的分类结果作比较,总分类精度比MLC和BP算法分别提高9.9%和4.6%。结果表明,模糊ARTMAP对试验区CBERS-2影像上的裸地识别能力很强,对高分辨率的CBERS-2影像可获得很好的分类结果。 相似文献
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LUO Chengfeng LIU Zhengjun YAN Qin 《地球空间信息科学学报》2007,10(2):124-127
A fuzzy ARTMAP classifier is adopted for a classification experiment of CBERS-2 imagery. The fundamental theory and processing about the algorithm are first introduced, followed with a land-use classification experiment in Shihezi County on CBERS-2 high resolution imagery. Three classifiers are compared: maximum likelihood classifier (MLC), error back propagation (BP) classifier, and fuzzy ARTMAP classifier. The comparison shows comparably better results for the fuzzy ARTMAP classifier, with overall classification accuracy of 9.9% and 4.6% higher than that of MLC and BP. The results also prove that the fuzzy ARTMAP classifier has better discernment in identifying bare soil on CBERS-2 imagery. 相似文献
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A fuzzy ARTMAP classifier is adopted for a classification experiment of CBERS-2 imagery. The fundamental theory and processing about the algorithm are first introduced, followed with a land-use classification experiment in Shihezi County on CBERS-2 high resolution imagery. Three classifiers are compared: maximum likelihood classifier (MLC), error back propagation (BP) classifier, and fuzzy ARTMAP classifier. The comparison shows comparably better results for the fuzzy ARTMAP classifier, with overall classification accuracy of 9.9% and 4.6% higher than that of MLC and BP. The results also prove that the fuzzy ARTMAP classifier has better discernment in identifying bare soil on CBERS-2 imagery. 相似文献
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基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类 总被引:1,自引:0,他引:1
像素级和对象级的分类研究分别作为两个独立的方向开展,二者的结合与优势互补还没有引起关注。本文对像素级和对象级分类方法的结合做出新的探索,提出了基于改进的像素级和对象级的遥感影像合成分类方法。首先,以一种改进的RBF神经网络分类器进行像素级分类、以一种基于改进模糊支持向量机和决策树的层次分类模型进行对象级分类,获得多层次分类结果。然后,提出了一个具体的像素级分类与对象级分类的合成算法,对多层次分类结果进行合成。实验表明,合成分类方法能有效地提高分类结果的精度,提供比单一像素级方法或对象级方法更准确的分类结果。 相似文献
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模糊特征的选择影响着模糊分类的结果。从大量模糊特征中选择出有效特征进行分类,存在着一定的难度。粒子群优化算法(PSO)是基于群体智能的新型进化计算技术,具有自适应、自组织等智能特性,具有强大的寻找最优解的能力。将离散二进制PSO用于模糊特征选择,实现了基于PSO的模糊特征自适应选择方法,并通过航空和卫星遥感影像的模糊分类实验,验证了此方法的有效性。 相似文献
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一种模糊聚类的遥感影像分析方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统模糊聚类的遥感影像分析方法的不足,重点研究基于模糊ISODATA聚类的遥感影像分析。通过Matlab软件编程实现基于迭代自组织数据分析技术、模糊C均值聚类、模糊ISODATA算法对合成图像、纹理图像及真实遥感影像的分类,并对其分类结果进行讨论。通过实验数据对比,评价FISODATA算法的优越性。实验结果表明:ISODATA算法及FISODATA算法都能够实现变类,而FCM算法只能在固定聚类数下进行分类,但是,ISODATA算法分类机制不稳定,不能每次都确定正确聚类数。在迭代过程中,将FISODATA算法引入模糊集理论,便能够快速准确的实现聚类数的确定。 相似文献