一种面向对象的极化合成孔径雷达图像作物分类

摘要

本文针对极化SAR数据实验了面向对象的图像分类方法,在面向对象的图像分类前,先对图像滤波和分割,虽然mean shift不能滤除强斑点噪声,正因如此,这种方法在滤波的同时保持了地物的边缘特征,在图像分割时斑点噪声形成的小对象被合并到相邻对象中,从而消除了噪声的影响,使得分割结果与实际相符合.在分类时利用最近距离分类方法,通过实验可以发现面向对象的极化SAR分类结果总体上高于基于像素的图像分类结果,这说明了基于mean shift的图像滤波与分割方法适合对极化SAR图像进行分割,以及面向对象的图像分类方法比基于像素的图像分类方法更适合极化SAR图像分类.