| 一种极化合成孔径雷达图像分类的混合方法 |
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| 引用本文： | 龚淑蕾,张煜东,沈士喆,吴乐南. 一种极化合成孔径雷达图像分类的混合方法[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2009, 0(Z1) |
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| 作者姓名： | 龚淑蕾 张煜东 沈士喆 吴乐南 |
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| 作者单位： | 东南大学信息科学与工程学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60872075); 东南大学优秀博士学位论文基金资助项目(YBJJ0908) |
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| 摘 要： | 为了更好地对极化合成孔径雷达图像进行分类,提出了一种基于神经网络的混合方法.特征集包括图像的5个H/α系数和基于灰度共生矩阵的6个参数.采用主成分分析方法压缩特征维数,利用3层BP神经网络进行分类,并将Levenberg-Marquardt法与共轭梯度算法相结合求解网络权值.利用该算法对San Francisco地面的实测数据进行分类,实验结果显示该算法能有效分辨地形,且性能优于Wishart最大似然估计方法.
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| 关 键 词： | 极化合成孔径雷达 灰度共生矩阵 主成分分析 |
Hybrid algorithm for classification of polarimetric SAR images |
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| Gong Shulei Zhang Yudong Shen Shizhe Wu Lenan. Hybrid algorithm for classification of polarimetric SAR images[J]. Journal of Southeast University(Natural Science Edition), 2009, 0(Z1) |
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| Authors: | Gong Shulei Zhang Yudong Shen Shizhe Wu Lenan |
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| Affiliation: | Gong Shulei Zhang Yudong Shen Shizhe Wu Lenan(School of Information Science , Engineering,Southeast University,Nanjing 210096,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | polarimetric synthetic aperture radar gray-level co-occurrence matrix principle component analysis |
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