一种基于Pauli分解和SVM的全极化SAR监督分类算法

全极化SAR影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和SVM的分类策略,简称为Pauli-SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征,并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli-SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的Pauli-SVM算法可以有效的提高分类的准确性。     

基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类

针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像解译中面向像素方法难以充分利用影像信息的问题,提出一种基于超像素与Span-Pauli分解的非监督分类方法.利用分水岭方法易于过分割的特点,将分水岭分割得到的特征相似、空间相邻的像素集合视为超像素,并作为分类算法的基本处理单元.利用极化参数Span及Pauli基对极化SAR数据进行迭代分类,以实现适用于高分辨率SAR影像的非监督分类.采用X波段高分辨率SAR数据进行实验,结果表明:基于超像素的分类方法能有效抑制分类结果中的椒盐现象,将总体精度提高到了73.81%;在准确区分水体、道路的基础上,提高了复杂的农作物类别的分类精度.     

基于目标分解的面向对象决策树PolSAR影像分类

为了解决极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像单一分类方法不能充分利用其中的丰富信息问题,结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树算法,对PolSAR影像进行多种方式的极化分解,提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,并将提取的参数分割为对象,最后,采用C5.0决策树算法进行分类.采用RADARSAT-2全极化SAR数据进行实验,并将分类结果与经典的分类方法进行了对比,证明了本文提出方法的有效性.该成果将在PolSAR影像分类中发挥更大的作用.     

一种结合极化分解和多尺度MRF的极化SAR数据分类方法

提出一种结合Pauli极化分解和多尺度马尔可夫随机场的极化SAR数据分类方法.该方法先将极化SAR数据进行Pauli极化分解来构造极化SAR特征数据,然后进行3层小波分解,最后进行尺度内和尺度间的迭代分类,获取极化SAR数据的分类结果.NASA/JPL数据的实验结果证明,无论是在地物轮廓保持性上还是地物细节描述性上,该方法效果都比较好.     

高分辨率极化SAR影像KummerU分布非监督分类方法

针对高分辨率极化SAR数据特征分布不再符合同质区域假设, 进而导致基于统计分布的极化SAR影像非监督分类方法精度下降的问题, 将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入粒子群寻优聚类算法, 提出了新的极化SAR影像非监督分类算法(PSO-KummerU方法):首先基于极化SAR统计特征对数据进行初分类, 然后采用极化SAR统计特征与粒子群优化算法进一步进行聚类中心求解, 分类准则部分采用KummerU距离改进代替传统的Wishart距离度量准则; 采用3种非监督分类方法(H/α-Wishart、PSO-Wishart、PSO-KummerU方法)进行分类对比实验.实验结果表明:基于KummerU分布的PSO-KummerU方法与采用Wishart距离的聚类方法相比, 目视效果明显改进, 整体分类精度提高14%以上.     

基于Stokes矢量特征与GA-SVM的全极化SAR影像分类方法研究

发展了一种基于极化散射特征的全极化SAR影像分类方法,探索了Stokes矢量特征作为分类特征的有效性,通过遗传算法耦合SVM的特征选取方法(GA-SVM)有效解决了分类器泛化不足的问题.以一景高分三号(GF-3)全极化影像作为主要的数据源,与同步外业调查获取的地面实况数据进行对比,结果表明所设计的待选分类特征集与特征选取方法得到的特征组合取得了较好的分类效果,总体精度达到90.00%,Kappa系数为0.87,影像部分地物的错分、误分现象得到改善.这表明:(1)GA-SVM的特征选取方法可以在有效地降低分类特征维度的同时提升目标SVM分类器的分类精度;(2)将Stokes矢量元素及其分解特征作为分类特征,可有效提升非参数模型分类的精度.     

面向极化SAR图像配准的极化特征

不同波段的极化合成孔径雷达(SAR)图像间的配准,是多波段极化SAR数据融合中的一个重要问题。该文从地物的极化散射机理出发,提出了一种适用于尺度不变特征变换(SIFT)配准算法的极化特征。该特征包含了地物目标主要散射成分的信息,并反映了其他弱散射成分的强度分布,可在不同波段极化SAR图像中保持稳定。实验结果表明:与使用散射总功率(Span)实现多波段极化SAR图像配准的方法相比,该特征在不同波段下的差异较小;使用SIFT算法配准后,该特征图像可得到更多的关键点和正确配准点,且配准点的分布较分散,从而有效地提高了多波段极化SAR图像的配准性能。     

极化目标分解在目标分类中的应用

极化目标分解是从极化SAR数据中提取目标特征的重要方法,可以将其概括为两大类:基于S inc lair矩阵的相干目标分解和基于Mueller矩阵、相干矩阵、协方差矩阵的部分相干目标分解.利用相干目标分解中的基于Pau li矩阵分解法、Krogager分解法和Cam eron分解法,对实测极化SAR数据进行分类实验,结果表明极化目标分解对于从极化SAR数据中提取目标特征,进而对其进行分类是可行和有效的.     

基于PALSAR全极化数据的城市森林蓄积量估测

全极化雷达数据能够反映目标的全极化散射特征,在森林参数反演中具有较大的应用价值。笔者以南京紫金山国家森林公园为研究对象,以2011年的全极化雷达数据PALSAR和2012年120块野外调查样地为主要信息源,从Pauli和Cloude目标分解特征值、HH(horizontal-horizontal,水平)和HV(horizontal-vertical,水平垂直交互)两种极化状态的后向散射系数、比值植被指数、地形、人为干扰等方面,提取13个因子作为自变量,采用多元线性回归、人工神经网络、K最邻近分类算法、决策与回归树、装袋算法、随机森林6种方法建立遥感估测模型,进行森林蓄积量的估测。研究表明:①在6种遥感估测模型中,随机森林综合性能最高,装袋法次之,多元线性回归最低; ②海拔、坡向等地形因子,以及地物的雷达回波散射特征是影响研究区域森林蓄积量估测的重要变量; ③研究区单位面积蓄积量的空间分布呈现出由里向外逐渐降低的带状分布格局。     

基于极化SAR的城市建筑物提取

城市建筑物信息与人类的生存息息相关,建筑物信息的提取在很多社会领域和科学领域都有着非常重要的意义。全极化SAR影像比单极化SAR影像所包含的信息量丰富的多,为了保证建筑物提取精度,本文利用全极化SAR影像提取城市建筑物信息。将经典的H/α/A-Wishart分类方法引入建筑物提取的研究中,不仅快捷简便,且能保证提取精度。选择一景极化SAR影像进行实验,由于实验数据自身的质量以及研究区域建筑物分布问题都对建筑物提取造成困难,尽管如此,利用该方法仍然保证了一定的建筑物提取精度。     

Cameron分解法在极化SAR图像分析中的应用

利用Cameron分解法对极化SAR图像进行分析,将目标的极化散射矩阵与8类具有特定散射机理的典型散射体匹配,根据匹配角度提出了一种分类算法,从而对地物目标进行分类;实验结果表明,该分类算法对于分类地物目标,进而分析其散射机理是十分有效的。     

基于光谱与纹理信息的Worldview-2影像地物分类

高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向.选取Worldview-2影像,分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据,采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督分类,用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,9×9为最佳纹理窗口;SVM法分类精度明显优于MLC法;基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果.辅以影像纹理特征,采用SVM法可以较为有效提取Worldview-2地物信息.     

基于光谱与纹理信息的Worldview-2影像地物分类

高分辨率遥感影像分类是遥感影像处理领域中的一个重要的研究方向.选取Worldview-2影像,分别以光谱信息和光谱结合纹理信息为分类数据,采用最大似然法(MLC)和支持向量机法(SVM)进行监督分类,用混淆矩阵对分类结果进行评价.结果表明,9×9为最佳纹理窗口;SVM法分类精度明显优于MLC法;基于光谱结合纹理信息的分类精度明显优于单纯基于光谱信息的分类结果.辅以影像纹理特征,采用SVM法可以较为有效提取Worldview-2地物信息.     

基于多任务学习及Faster R-CNN的SAR目标图像识别分类

针对合成孔径雷达(SAR)目标图像识别分类中分类特征利用率低、精度差及图像特征提取时运算复杂、效率差的问题,利用非下采样剪切波变换(NSST)方向敏感性和平移不变性提取SAR目标图像的光谱纹理特征,构建基于Faster R-CNN(region-based convolutional neural network)的可同时完成目标图像识别、鉴别及分类的多任务网络模型。实验结果表明,该方法在有限的SAR图像数据支持下仍有较好的识别率,且算法优于传统的神经网络(NN)、支持向量机(SVM)及基于稀疏表示(Sc SPM)等分类方法。在MSTAR公开数据库上,平均识别率达到98.13%。     

宽带全极化雷达目标HRRP极化特征提取与优选

充分有效地利用全极化雷达目标HRRP极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题．文中主要研究了宽带全极化雷达目标HRRP的三类极化特征的提取与优选：（1）将SAR领域常用的熵特征引入全极化HRRP中,分析了反映目标HRRP散射随机性的熵特征;（2）根据目标散射矩阵相似性参数理论,定义了目标HRRP与6种标准体散射矩阵相似性参数概率形式描述,并将其作为特征,这类特征反映了目标的物理结构特性;（3）提出了反映目标散射能量特性的Mueller矩阵相似性参数特征,并且证明了该参数特征的旋转不变性．这几类特征具有明确的物理意义．采用飞机目标多个姿态的实测数据进行了特征有效性验证和特征优选,并利用优选后的特征组成特征矢量对飞机目标识别,实验结果表明,提出的HRRP极化特征具有良好的稳健性和可分性．     

宽带全极化雷达目标HRRP极化特征提取与优选

充分有效地利用全极化雷达目标HRRP极化信息是雷达目标特征提取领域一个热点问题.文中主要研究了宽带全极化雷达目标HRRP的三类极化特征的提取与优选:(1)将SAR领域常用的熵特征引入全极化HRRP中,分析了反映目标HRRP散射随机性的熵特征;(2)根据目标散射矩阵相似性参数理论,定义了目标HRRP与6种标准体散射矩阵相似性参数概率形式描述,并将其作为特征,这类特征反映了目标的物理结构特性;(3)提出了反映目标散射能量特性的Mueller矩阵相似性参数特征,并且证明了该参数特征的旋转不变性.这几类特征具有明确的物理意义.采用飞机目标多个姿态的实测数据进行了特征有效性验证和特征优选,并利用优选后的特征组成特征矢量对飞机目标识别,实验结果表明,提出的HRRP极化特征具有良好的稳健性和可分性.     

基于区域滤波和深度置信网络的SAR图像分类算法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像分类是遥感领域最重要的课题之一。然而,SAR图像特征提取的困难和相干斑噪声的存在都严重影响了SAR图像分类的准确性。为了克服这些问题,文章提出了一种新的SAR图像分类算法。该算法将相干斑去噪技术和深度置信网络相结合,在通过深度置信网络对SAR图像进行无监督的学习和特征提取的同时,提出了区域滤波的方法来减少相干斑噪声对分类结果的影响。实验采用了不同噪声水平的合成SAR图像以及由RADARSAT-2获取的真实SAR图像进行测试。实验结果表明,与传统的分类方法相比,该算法在噪声鲁棒性和分类能力方面都有良好的改进;同时,该算法在边界区域具有优秀的分类能力。     

利用单类分类方法提取全极化雷达影像中的建筑物

建筑物是人类赖以生存的基本场所,为人类的各种活动提供容纳空间,建筑物分布信息是当代社会非常重要的信息资源。本文引入单类分类方法,对城市建筑物进行识别提取。文章介绍了基于最小超球支持向量机的单类分类方法,并提取一景全极化SAR影像的多种极化特征,利用该方法进行了建筑物提取实验,结果表明单类分类方法能够融合多种特征快速提取建筑物,且能保证一定的提取精度。     

ERPs信号特征提取及分类方法的研究

通过基于柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验的自适应特征提取法,提取出对大脑ERPs信号分类具有可辨识性的特征信息.应用具有良好模式分类性能的SVM在提取的特征属性基础上构造分类器,对ERPs信号分类.实验表明:自适应特征提取法不仅能有效地提取出分类特征属性,还极大地降低了数据空间维数;自适应特征提取与SVM相结合的分类准确率达...     

基于特征抽取和SVM分类器的故障诊断

为了提高支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)的性能,降低时间开销;提出一种基于特征提取的SVM算法,并将其用于汽轮发电机组的故障诊断;使用KFDA(Kernel Fisher Discriminant Analyst)算法提取汽轮发电机组数据的关键特征,并使用SVM分类器对特征数据集合进行分类检测;实验结果表明:算法是可行和有效的,在分类性能和训练时间上都得到了提高。