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Novel supervised classification approach for multifrequency polarimetric SAR data

机译:多频极化SAR数据的新型监督分类方法

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摘要

A novel method is proposed for the supervised classification of multifrequency polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) images. The coherency matrices in P-, L-, and C-bands are mapped onto a 9×9 matrix Ω based on the eigenvalue decomposition of the coherency matrix of each band. A boxcar filter is then performed on the matrix Ω. The filtered data are put into a complex Wishart classifier. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated with JPL/AIRSAR multifrequency PolSAR data acquired over the Flevoland area.
机译:提出了一种新型的多频极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的监督分类方法。基于每个频带的相干性矩阵的特征值分解,将P,L和C频带中的相干性矩阵映射到9×9矩阵Ω上。然后对矩阵Ω执行棚车滤波。过滤后的数据被放入复杂的Wishart分类器中。最后,通过在弗莱福兰地区获得的JPL / AIRSAR多频PolSAR数据证明了该方法的有效性。

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