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结合纹理信息的极化SAR影像分类研究

         

摘要

结合Gabor小波、灰度共生矩阵和FastICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共生矩阵和Gabor小波提取影像纹理特征,利用FastICA算法对纹理特征进行降维分析;最后将降维后的纹理特征与强度特征结合,采用支持向量机分类器进行分类;采用北京地区TerraSAR-X影像对该方法进行实验,结果表明,纹理信息的引入使极化SAR影像分类精度得到提高。

著录项

  • 来源
    《地理空间信息》 |2016年第2期|41-43|共3页
  • 作者

    安智晖; 余洁; 刘利敏;

  • 作者单位

    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;

    首都师范大学 资源环境与旅游学院;

    北京 100048;

    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;

    首都师范大学 资源环境与旅游学院;

    北京 100048;

    武汉大学 遥感信息工程学院;

    湖北 武汉 430079;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 P237.4;
  • 关键词

    极化SAR; 分类; 纹理特征提取;

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