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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. 相似文献
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针对星历和有理多项式系数(Rational Polynomial Coefficients,RPC)两种主要类型辅助数据的多源光学卫星影像,以地固地心直角坐标系(Earth-Centered Earth-Fixed,ECEF)作为统一的物方坐标系,在其中构建了有理函数和共线方程,对各类常见影像的辅助数据给出了相应的转换方法,进而以联合平差的方式建立了一种光学卫星影像定位的混合/集成模型,并对4种传感器影像进行了试验验证.建立的模型考虑了影像定向参数和传感器定标参数的差异,对不同航天光学影像的独立或联合定位有较广的适应性. 相似文献
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