基于目标分解的极化图像分类研究

Classification of POLSAR Images with Target Decomposition

该文应用目标分解理论,研究了极化合成孔径雷达(POLSAR)的图像分类问题,具体研究了几种典型的分类特征及其优化选择问题。并结合美国NASA/JPL实验室的AirSAR系统在日本冈山地区的实测POLSAR数据,选取特征相近的水域和低值被进行了分类实验,得到了最佳分类特征量,并达到了95.7％的分类正确率。