基于最优状态的多波段全极化SAR数据ML分类方法

该文描述了一种对多波段、全极化AIRSAR图像中的地物目标进行分类的最大似然(ML)分类算法。该算法的特点是利用极化SAR图像的最优状态进行分类。本文描述了最优状态的搜索算法和地貌分类算法,并利用美国AIRSAR获得的多波段(P,L和C)、全极化图像数据对本算法进行检验。与利用单波段、单极化图像数据得到的分类结果相比,本文提出的基于最优状态的分类算法可以显著地提高分类精度。