极化SAR影像分类方法研究

采用不同的分类方法对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分类,讨论了各分类方法存在的问题,通过比较得出基于复Wishart分布的最大似然监督分类的效果较好。     

全极化干涉SAR散射功率的非监督分类方法

本文首先通过分析全极化干涉SAR条件下的散射机理,分别计算出来自地表层和植被层的散射功率,并进一步通过确定像素在功率平面上的位置来区分目标,实现对地物的分类。在此基础上,为了充分利用H/α非监督分类结果的有用信息,对基于H/α分类和基于散射功率分类得到的分类集进行组合,并通过复Wishart迭代分类方法进行聚类,得到最终的SAR图像分类结果。本文详细阐述了该方法的原理和实施步骤,并对SIR-C/X-SAR的L波段实际全极化干涉数据进行分类实验,可知该算法无论在分类精确度上还是在迭代速度上,都有较高的性能。     

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。     

结合Singh四分量分解的高分三号全极化SAR影像分类

不同于一般分类算法基于像素统计的分类,忽略了地物的散射特性,文中提出了一种保持地物散射特性的分类方法。这种方法将Singh提出的Singh四分量分解与基于复Wishart分布的最大似然分类器相结合,对高分三号全极化影像进行分类。利用Singh四分量分解获得表面散射、体散射、二次散射和螺旋体散射,然后将前3种基础散射分别划分为多个聚类,根据复Wishart距离进行类间合并,直到获得指定类别数,输入复Wishart分类器进行迭代分类,最后进行类别合并获得最终分类结果。试验表明本文算法具有较好的分类效果且验证了利用高分三号全极化卫星数据进行影像分类的可行性。     

利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR分类

本文提出一种利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR数据分类方法。该方法利用Yamaguchi分解获得4种散射机理:表面散射、体散射、偶次散射和螺旋体散射,根据4种散射机理的功率大小判断地物的主散射机理和类别之间的Wishart距离,合并到指定个数的初始类别;并结合Wishart距离分类器对初始类进行迭代修正,实现极化SAR图像的非监督分类。最后利用AIRSAR数据与已有分类方法进行对比实验,验证了本方法的优势及适用性。     

极化SAR影像弱散射地物统计分类

针对Wishart分类器对功率具有较强的依赖性, 不易区分极化SAR影像上水体、道路、裸土、阴影等弱后向散射地物的问题, 提出一种利用极化目标分解和假设检验的弱散射地物统计分类方法。即在H-α初始化的基础上, 使用似然比检验得出像元与每个类中心的相似性, 并将其作为像元与类中心的距离测度。根据第一类错误概率和统计量的概率分布, 将相似性很小的强散射点归为拒绝类, 减少对分类的影响;对不能显著拒绝的像元归入具有最小统计量的类别中。通过使用E-SAR L波段和Radarsat-2 C波段全极化数据进行实验, 结果表明本文方法有利于弱散射地物极化信息的利用, 能够实现水体、道路、裸露的土壤和阴影等的精确分类。     

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。     

基于目标分解及纹理信息的全极化SAR影像分类

全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(Support Vector Machine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。     

基于高分三号极化SAR数据的农作物散射特性分析及分类

高分三号卫星是我国首颗多极化的高分辨率C波段SAR卫星,其于2017年1月正式交付用户使用后,主要被用于海洋遥感方面的研究。而极化SAR对于农作物的结构特征十分敏感,适合于农作物监测及分类。文中首次利用高分三号的极化SAR数据分析不同农作物的极化散射特性,然后利用H/α-wishart分类和H/A/α-wishart分类方法对湖南省岳阳县洞庭湖实验区域的高分三号极化SAR数据进行分类。整体分类精度高于85%,Kappa系数大于0.8。实验结果表明,高分三号全极化数据能够较好地表征农作物的散射特性,并可用于极化SAR农作物分类研究。     

极化SAR影像分类方法研究

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.     

改进最大似然遥感影像分类方法——以SAR影像为例

针对常规最大似然分类算法中类别先验概率获取困难及遥感影像分类问题,提出了一种有效的改进最大似然遥感影像分类方法.该方法能使用类别样本的统计信息,实现类别先验概率的自动和最优提取,从而很好地解决了基于统计监督分类方法中无法直接获取类别先验概率的问题.以6景Radarsat-1 精细模式SAR影像数据为例进行的分类实验证明,该算法分类效果较好,针对单波段、单极化的SAR影像,其精度可望达到80%.     

一种新的基于Dempster-Shafer理论的自适应遥感分类融合方法

提出了一种基于Dempster-Shafer's理论和模糊Kohonen神经网络分类融合的方法。该方法融合了非监督神经网络模型和在Dempster-Shafer证据理论框架中使用邻域信息的思想,即当一个待识别模式的每个邻域被划分为支持识别框架中某一类的一个证据体时,该证据体支持关于该模式隶属关系的某一假设。     

基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

用聚类法确定专题要素的分类方法研究

介绍了系统聚类方法,结合实例对该聚类方法进行了分析,提出了解决问题的方法,并在软件系统中得以应用。     

合成孔径雷达图像填图方法与应用探讨

以ERS-2和RadarSat-1卫星雷达数据为信息源，通过新疆1∶25万大黑山幅遥感地质填图研究，从方法与应用角度分析论述了雷达图像的地质反映，总结出回波强度与地形单元和岩石之间变化规律、宏观粗糙度对回波强度的控制以及灰度-结构单元作为填图基本单位的方法技术和填图含义。     

单幅遥感影像三维重建辅助加密DEM数据研究

介绍了一种基于单幅遥感影像三维重建的DEM数据加密方法,提出了用单幅高分辨率遥感影像三维重建方法获得高程格网内地表形态,实现了获取更高分辨率的数字高程模型.     

基于纹理和光谱信息的高分辨率遥感影像分类

提出了一种基于纹理和光谱信息的高分辨率遥感影像分类方法,阐述了其基本原理,并通过试验的对比和分析,证明了利用光谱特征与纹理特征相结合进行分类比单纯运用光谱特征进行分类效果更好。     

基于PCA/NDVI的森林覆盖遥感信息提取方法研究

摘要： 以大兴安岭为试验区，提出将主成分分析（PCA）得到的第1分量、归一化植被指数（NDVI）和Landsat TM 1~TM 7某一波段进行合成，增强森林覆盖区和背景区信息的反差，并利用最大似然法对影像进行监督分类，分类精度超过92%。通过对不同云雾量和森林覆盖的2个时相影像试验表明，本方法提高了遥感影像森林覆盖信息提取的自动化程度和精度。     

基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取——以国家体育场(鸟巢)建设工程为例

以国家体育场（鸟巢）工程建设为例,研究基于面向对象的重大工程土地利用变化信息提取技术,以及建设工程对周边环境土地利用类型变化的影响。选取鸟巢2001年（动工之前）和2005年（建设中期）两期高分辨率遥感图像,运用多尺度影像分割和面向对象分类方法,进行土地利用信息提取及其变化对比分析。结果表明：利用面向对象方法取得了理想的土地利用分类结果,两期影像的分类精度分别达到93.23%和94.55%,Kappa系数分别为0.9158和0.9332;鸟巢的建设对周边土地利用类型影响较大,尤其是植被、道路和耕地的变化显著,草地和道路明显增加,耕地明显减少。