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改进面向对象的Ka波段SAR影像分类研究
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作者 王之栋 唐伟 +2 位作者 李维庆 刘翀 韩艳 《测绘》 2024年第5期231-234,共4页
Ka波段波长为9 mm,由于其波长较短,因此成像过程中能够获取长波段无法获取的丰富的纹理信息。然而由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像只有单一波段,因此一般的分类方法不适用于SAR影像。本文采用改进面向对象的分类方... Ka波段波长为9 mm,由于其波长较短,因此成像过程中能够获取长波段无法获取的丰富的纹理信息。然而由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像只有单一波段,因此一般的分类方法不适用于SAR影像。本文采用改进面向对象的分类方法对Ka波段SAR影像进行分类实验。实验过程中,首先利用Lee滤波对影像进行降噪处理。然后分别利用多尺度分割算法和Fullλ-Schedule算法对影像进行分割和合并处理。基于上述分割和合并的结果,结合可见光数据和实际踏勘数据训练像素样本。最后,论文采用改进分类器动态选择法进行了决策级融合,获取得到最终分类结果。论文利用陕西阎良地区的机载Ka波段数据进行了分类实验,并且结合“资源三号”多光谱数据以及野外调研数据对分类结果进行精度评价。实验表明,使用内符合精度进行评判时,采用改进面向对象分类方法的Ka波段SAR影像分类精度可以达到94.81%,光学影像的分类精度可以达到94.89%。使用外符合精度进行评判时,Ka波段SAR影像的分类精度可以达到97.52%,光学影像的分类精度可以达到97.03%。综上所述,改进面向对象的分类方法可用于Ka波段SAR影像分类,并具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 机载Ka波段SAR 资源三号 面向对象分类 分类器动态选择法
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一种改进的全极化SAR影像面向对象分类方法 被引量:6
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作者 陈军 杜培军 谭琨 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期944-951,共8页
面向对象分类过程,首先对图像进行分割得到对象,然后将对象进行分类,分割效果直接影响最终分类精度.针对这一问题,提出一种改进的全极化合成孔径雷达(SAR)影像面向对象分类方法,在分类时首先通过计算各对象内部像元类别比例对对象进行判... 面向对象分类过程,首先对图像进行分割得到对象,然后将对象进行分类,分割效果直接影响最终分类精度.针对这一问题,提出一种改进的全极化合成孔径雷达(SAR)影像面向对象分类方法,在分类时首先通过计算各对象内部像元类别比例对对象进行判断,若所有类别比例均没有达到某个阈值,则认为此对象存在分割偏差,对其进行基于像元的分类,反之则进行面向对象分类,最后整合像元级和对象级分类结果.分类算法采用改进分类器动态选择法(ICDS)对差异性较大的3个基分类器Wishart、核-KNN和Wishart-KNN进行决策级融合.以AIRSAR,EMISAR的全极化SAR影像为数据进行分类实验.结果表明:改进算法充分利用了对象级和像素级分类的优点,从而得到高精度的分类结果,该算法具有良好的应用前景. 展开更多
关键词 全极化SAR影像 面向对象分类 基于像元分类 分类器动态选择法 Wishart分类 核距离
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