基于时频分解的POLSAR图像非监督分类方法研究

【摘要】极化SAR图像分类是SAR图像处理的一个重要研究方向。与SAR相比,极化SAR不仅包含了地物回波的幅度与相位信息,还包含了丰富的极化信息。充分利用这些极化信息,有利于更加准确地表达地物的散射机制。极化SAR图像分类效果在很大程度上取决于对地物回波散射机制的准确描述。本文从极化SAR图像理论基础入手,分析了常用极化SAR图像分类方法及其存在的问题,提出了一种基于时频分解的极化SAR图像非监督分类方法。该方法能够更加准确、完整的表达场景地物散射特征,能够从一幅图像中挖掘出地物干涉相干信息,从而使得依靠极化特征很难区分的建筑和林地很好的分离开来。本文主要工作如下：1)研究了运用时频分解技术提取场景中地物的非平稳性与相干性散射特征的方法。运用方位向时频分解,分析了场景中目标的非平稳性散射特征,并提取了场景中的非平稳性散射特征；利用距离向时频分解,分析了场景中存在的相干性散射特征,研究了相干性散射特征的提取方法。2)提出了一种基于时频分解与Wishart分类器相结合的非监督分类方法。该方法既考虑了极化SAR图像的极化特征,又加入了由时频分解技术提取的非平稳性与相干性散射特征,提高了分类精度。尤其在林地与建筑分类中,起到了良好的作用。3)研究了一种极化SAR非监督分类定量评价方法。该方法选取了场景中几种比较容易判别的几类地物作为“真值”,计算所选定类别的混淆矩阵。利用该方法,对本文提出的分类方法进行了定量评价,结果表明：该方法能够很好的将建筑和林地区分开来,分类效果比传统方法有了一定的提高。
【作者】冯宗敏；
【导师】邓磊；
【作者基本信息】首都师范大学，地图学与地理信息系统，2014，硕士
【关键词】极化；SAR图像；图像分类；时频分解；散射机制；特征提取；

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