基于粒子群算法的全极化SAR图像非监督分类算法研究

提出了一种基于H/α/A和粒子群优化(PSO)算法的全极化SAR数据非监督分类方法。该方法利用H/α/A对全极化SAR数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对PSO算法进行初始化,然后采用PSO对极化SAR数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复Wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的Wishart-H/α/A分类方法。     

地形信息辅助下的全极化SAR数据土地覆盖分类

提出了地形参数辅助全极化SAR数据土地覆盖分类的方法,基于规则判断的决策树分类法,建立了全极化SAR数据的H/α-Wishart初步分类结果和地形参数的相关规则,对初步分类结果进行后处理,获得了精度较高的土地覆盖分类结果。以淮北地区为研究区,对全极化SAR数据的H/α-Wishart初步分类结果进行了分析,选取易混淆的土地覆盖类型样本,通过样本统计量确定DEM高程、坡度2种地形参数的阈值,设计决策判断规则,对初步分类结果进行了处理。试验结果表明,该方法能有效地提取出研究区内的水体、山地、林地、建设用地、耕地、未利用地6种土地覆盖类型,水体与建设用地、建设用地与山地的阳面、林地与山地阳面的混淆程度得到很大程度的改善,区分度增大。     

面向城市地物分类的L波段SAR影像极化特征提取与分析

针对ALOS PALSAR全极化数据提取了多种极化特征,分析其对人工地物、裸地、农田、林地、水体5种典型地物的提取能力。实验结果表明,利用全极化SAR影像提取的极化特征可以较好地区分城市典型地物类型,并且全极化数据的地物区分能力优于双极化数据。对于单一时相的数据分类结果而言,人工地物与其他非人工地物的极化特征差别最大,水体与林地也较容易区分,而裸地和农田容易混淆。     

基于SVM的极化SAR沿海滩涂分类

采用全极化SAR影像对江苏沿海滩涂进行了基于SVM的分类研究。首先在极化特征的基础上,引入影像的纹理特征,然后将这些特征进行不同的组合并进行归一化,最后利用SVM对江苏沿海滩涂进行分类和精度评估。结果表明,各向异性度参数与平均散射强度结合可以提高地物分类精度,纹理特征也会对养殖塘和水田的区分起到一定的作用。相干矩阵元素可以提供Cloude-Pottier分解所不包含的信息,将它们加入特征空间分类时,分类效果显著提高。另外,实验也表明,当过多的特征参与分类时,会影响最终的分类效果。     

结合多分类器的遥感数据专题分类方法研究

采用标准的多分类器结合方法进行遥感图像的分类研究。首先介绍了标准的多分类器结合的算法,然后以Landsat-TM多光谱遥感数据的土地覆被分类为例,分别给出了抽象级上相同训练特征的多分类器结合、抽象级上不同训练特征的多分类器结合和测量级上的多分类器结合进行土地覆被分类的方法,并进行了实例研究。参与分类器结合的单个分类器包括最大似然分类器,最小距离分类器,马氏距离分类器,K-NN分类器,多层感知器神经网络分类器。分类器的分类精度用总体精度、用户精度、生产者精度、kappa系数和条件kappa系数评价。结果表明,每一种多分类器结合的分类方法都能够比较显著地提高总体分类精度。文章最后对不同多分类器结合方式的优缺点进行了分析。     

机载X波段极化干涉SAR数据非监督分类方法研究

针对经典极化分类算法在处理机载X波段SAR数据时将过多地物分为体散射类型,并且容易受噪声影响,分类结果存在大量误分现象的问题,通过对机载X波段SAR数据非监督分类方法的研究,提出将极化干涉信息用于机载X波段极化干涉SAR数据的分类。通过运用极化干涉数据进行目标分解得到参数A1和A2对数据进行初始分类,然后结合改进的Wishart最大似然分类算法来进行地物的自适应分类。实验结果表明,该方法能有效避免平地效应的影响,抗噪性好,能正确区分三种典型散射类型,分类效果明显优于极化分类效果。     

基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

极化雷达目标分解方法用于岩性分类

雷达遥感中地表不同岩石类别的后向散射一般判别不大,因此以散射幅度为主要探测因子常规雷达遥感数据不利于岩性分类。极化雷达以散射矩阵或Ｓｔｏｋｅｓ短阵的形式,记录了更多的地物回波信息。信息源的增多,有利于提高岩性分类的精度。但是,由于不同极化状态回波信号之间的关性,极化数据不可避免地产生数据冗余,反而增大了岩性分类的误差。     

基于权重散射特征的FSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

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。     

基于Freeman散射熵和各向异性度的极化SAR影像分类算法研究

极化SAR影像中阴影、水体和裸露的耕地3种地物类型有非常相似的极化散射特性,常规基于非相干分解的分类方法难以将其有效地区分。对此,本文引入基于Freeman分解的散射熵Hf和各向异性度Af两个特征参数,并将其用于极化SAR影像分类。首先利用Hf和Af参数将阴影和水体提取出来,然后将其他地物按散射机制分为3大类,并对每一类再次利用Hf和Af参数进行细分,最后通过基于Wishart分布的聚类和迭代分类,得到最终的分类结果。通过利用Radarsat-2在河南登封获取的全极化SAR数据进行试验,表明该算法执行效率高,能够有效地区分阴影、水体和裸露的耕地,并且对其他地物类型也有很好的分类效果。     

Data Compression for Multilook Polarimetric SAR Data

This letter attempts to address the problem on the emergence of negative eigenvalues in the coherency matrix after the compressing of multilook polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data. A new nine-parameter expression for the eigenvalue decomposition of the coherency matrix is introduced, and a new compression algorithm is proposed for multilook polarimetric data with this expression. By comparing it with the NASA/Jet Propulsion Laboratory's Airborne SAR compression algorithm, the authors analyze the new algorithm's compression accuracy, signal-to-noise ratio, and the ability to preserve the data's polarimetric property. For polarimetric SAR data, it is important to preserve the polarimetric property of a target. The proposed algorithm has this ability which is illustrated by the comparison of the polarimetric signatures. Finally, the effectiveness of the proposed methods is demonstrated by using the experimental SAR data.      

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

K-Wishart分布旨在通过统计方法更精确地描述极化SAR多视协方差矩阵或相干矩阵数据,揭示极化SAR影像在异质场景下的非高斯统计特性。以内蒙古自治区依根实验区和河北省遵化实验区的国内机载数据为例,分别进行了Wishart和K-Wishart非监督分类实验。研究结果表明,K-Wishart分类器适用于提取林地、园地、农村居民点等较不均匀区域。同时,本文通过分类准确性和稳定性两个方面对K-Wishart分类器的性能进行了评价。     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。     

基于多分类器组合的遥感影像分类方法研究

针对遥感影像分类特点,提出了一种基于多分类器组合的遥感影像分类方法.该方法选取分类性能以及多样性最好的马氏距离、支持向量机(SVM)和最大似然等3种分类器作为子分类器,自定义规则对简单投票法、最大概率类别法以及模糊积分法进行组合,并以山西怀仁县为研究区,对基于航摄数字正射影像进行分类.结果表明,与单个子分类器中精度最高...     

利用多分类器集成进行遥感影像分类

基于信息相关理论,根据相关度值动态调整分类器的组合和权重,建立了新型的多分类器集成规则,并应用于决策树分类器、BP人工神经网络分类器和SVM分类器的集成。通过对长沙城区TM影像的分类实验发现:①三种分类器的分类结果存在较明显的差异,水体区的差异像元最少,占水体总像元的15.12%,建设用地区的差异像元最多,占建设用地区像元的54.93%;②三种分类器均具有较高的分类精度,总体精度均超过了74%,而且分类器各有优势,决策树分类器能够较好地分出水体和建设用地,BP分类器能够较好地分出水体和林地,SVM分类器对水体、林地和建设用地均有较高的分类精度;③基于全信息相关度的多分类器集成分类法明显地提升了分类结果的精度,分类精度达到了85.71%,Kappa系数达到了80.56%。     

利用极化目标分解和WMRF的全极化SAR图像分类方法

提出了一种新的全极化SAR图像非监督分类方法,该方法将H/Alpha/A分解与马尔科夫随机场(Morkov rondom field,MRF)相结合。首先,根据地物的散射机制进行H/Alpha/A分解得到初始分类;然后,由基于Wishart分布的最大似然法迭代聚类更新分类结果;最后,结合WMRF(Wishart Markov randomfield)方法,由迭代条件模型法求取最大后验准则下的分割结果。NASA/JPL实验室的数据结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

星载极化SAR数据模拟

介绍了自行开发的星载极化SAR数据计算机模拟系统，此系统采用的模拟方法遵循了星载极化SAR系统实际运行的情况，按发射脉冲时间序列，分别依次计算各发射脉冲相应的回波数据，与常用的以点目标为基础逐点模拟方法相比，计算效率高，现贴近实际系统，便于模拟各种误差的影响和保持其对所有目标回波影响的一致性和相关性。给出了星载极化SAR数据模拟的实例。     

基于特征值和Singh分解的全极化Radarsat-2图像分类

基于模型的分解发展较快,但存在负功率、体散射过估计、未充分利用相干矩阵等问题,考虑到基于模型分解的优点,采用Singh分解提取极化信息,同时用散射角、极化熵和极化总功率进行补充,再利用SVM对山东禹城地区全极化Radarsat-2数据进行分类。为验证该方法的有效性,将其与H/α/A-Wishart和Yamaguchi-SVM两种分类方法进行比较。结果表明,该方法分类效果较好,总体精度分别提高了6.4%和3.48%。