集成颜色特征和统计特征的极化合成孔径雷达图像城区分类框架

摘要

针对城区分类,利用颜色特征构造一个新颖的无监督的分类框架.首先,基于最近提出的极化合成孔径雷达(PolSAR)数据的四分量分解模型,计算了常用的颜色空间:YUV,RGB,HSI和CIELab,通过引入颜色熵量化的选择颜色特征;然后,联合纹理特征和扩展的散射功率熵,用自适应的均值漂移算法分割PolSAR图像;最后,根据基于G0分布的距离测度合并聚簇为较为匀质的地物类别.通过L波段AIRSAR数据和C波段Radar-sat-2的PolSAR数据验证了提出算法的有效性,分类正确率表明,相比于已有的工作,提出的算法对于城区有较好的区分能力.