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| 基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类 | |
| 引用本文： | 朱腾,余洁,李小娟,燕琴.基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类[J].华中科技大学学报(自然科学版),2015(7). |
| 作者姓名： | 朱腾 余洁 李小娟 燕琴 |
| 作者单位： | 1. 武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉,430079 2. 武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079; 首都师范大学 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室，北京100048 3. 首都师范大学 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室,北京,100048 4. 首都师范大学 资源环境与旅游学院,北京,100048 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划资助重点项目(2011AA120404)；中国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘局重点实验室开放研究基金资助项目(201320)；北京市教委科研基地建设资助项目． |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 合成孔径雷达 超像素 分水岭分割 Pauli分解 非监督分类 |
SAR image classification method based on superpixel and Span-Pauli decomposition |
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| Zhu Teng,Yu Jie,Li Xiaojuan,Yan Qin.SAR image classification method based on superpixel and Span-Pauli decomposition[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2015(7). | |
| Authors: | Zhu Teng Yu Jie Li Xiaojuan Yan Qin |
| Abstract: | |
| Keywords: | synthetic aperture radar (SAR) superpixel watershed segmentation Pauli decomposi-tion unsupervised classification |
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