一种H/A/(-α)与Wishart相结合的极化SAR分类算法

摘要

土地利用分类是最重要的极化SAR应用,极化目标分解方法可以基于物理散射特征较为合理地对像素进行分类,然而,只利用相干矩阵的部分极化信息,分类结果有时并不理想,因此本文将基于物理散射机制和基于统计特征的分类算法结合起来,即利用H/A/(-α)和Wishart分类相结合的非监督分类算法,采用加利福尼亚州Camp Roberts地区的JPL AIRSAR数据作为示例,选取900*900像素大小的研究区,对研究区进行了分类,分类结果表明算法在保持分辨率及区分精细的类别差异方面是有效的.