一种基于极化统计散射成分的跨域SAR图像地物分类方法

摘要

本发明提供一种基于极化统计散射成分的跨域SAR图像地物分类方法。本发明读入源域极化SAR影像标注样本和无标注目标域极化SAR影像数据；分别获取源域的标注样本的统计散射成分特征，和无标注目标域数据的统计散射成分特征；利用子空间对齐的方式将上述源域统计散射成分特征和目标域统计散射成分特征对齐，获取源域对齐于目标域的特征；利用已有的源域标签和源域对齐特征训练分类器模型；利用训练好的分类器模型直接对无标注的目标域特征进行分类，获取目标域的分类结果，即可实现利用异源异场景的标注样本对无标注目标域数据进行样本复用的非监督跨域分类效果。