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利用旋转不变特征提取全极化SAR影像人工地物
被引量:
9
1
作者
车美琴
阿里木.赛买提
+2 位作者
杜培军
罗洁琼
鲍蕊
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期303-314,共12页
利用全极化SAR影像进行城市地区地物分类和目标识别时,极化方位角偏移、散射类型复杂多样以及弱后向散射地物难以区分等问题影响了图像分类和目标识别的准确性。针对这些问题,提出一种利用目标散射矢量模型TSVM(Target Scattering Vecto...
利用全极化SAR影像进行城市地区地物分类和目标识别时,极化方位角偏移、散射类型复杂多样以及弱后向散射地物难以区分等问题影响了图像分类和目标识别的准确性。针对这些问题,提出一种利用目标散射矢量模型TSVM(Target Scattering Vector Model)生成的旋转不变极化参数组合提取城市区域典型人工地物(建筑、道路、广场和桥梁等)的方法。首先,采用目标散射矢量模型分解和Relief特征选择算法提取出表征目标对称性的旋转不变极化参数、表征散射机理的散射角旋转不变极化参数;然后利用支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)分类器快速提取典型人工地物。利用南京市Radarsat-2全极化SAR数据进行实验,结果表明提出的方法抑制了地形起伏的山地或建筑分布不规则城区的极化方位角效应,有效解决了全极化SAR影像中人工地物提取的难题。同时,相比光学影像利用生物物理组合指数BCI(Biophysical Composition Index)和归一化建筑指数NDBI(Normalized Difference Built-up Index)提取城市人工地物的方法,对称性极化参数和散射角参数组合能有效区分出城市建筑用地和具有相似光谱特征的裸地,其检测精度提高10%以上。
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关键词
旋转
不变
极化
参数
全
极化
SAR
人工地物检测
支持向量数据描述
特征选择
原文传递
题名
利用旋转不变特征提取全极化SAR影像人工地物
被引量:
9
1
作者
车美琴
阿里木.赛买提
杜培军
罗洁琼
鲍蕊
机构
南京大学卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室
南京大学江苏省地理信息技术重点实验室
南京大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心
中国科学院新疆生态与地理研究所
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第2期303-314,共12页
基金
国家自然科学基金(编号:41171323)
中国地质调查局地质矿产调查评价项目(编号:12120115040601)~~
文摘
利用全极化SAR影像进行城市地区地物分类和目标识别时,极化方位角偏移、散射类型复杂多样以及弱后向散射地物难以区分等问题影响了图像分类和目标识别的准确性。针对这些问题,提出一种利用目标散射矢量模型TSVM(Target Scattering Vector Model)生成的旋转不变极化参数组合提取城市区域典型人工地物(建筑、道路、广场和桥梁等)的方法。首先,采用目标散射矢量模型分解和Relief特征选择算法提取出表征目标对称性的旋转不变极化参数、表征散射机理的散射角旋转不变极化参数;然后利用支持向量数据描述SVDD(Support Vector Data Description)分类器快速提取典型人工地物。利用南京市Radarsat-2全极化SAR数据进行实验,结果表明提出的方法抑制了地形起伏的山地或建筑分布不规则城区的极化方位角效应,有效解决了全极化SAR影像中人工地物提取的难题。同时,相比光学影像利用生物物理组合指数BCI(Biophysical Composition Index)和归一化建筑指数NDBI(Normalized Difference Built-up Index)提取城市人工地物的方法,对称性极化参数和散射角参数组合能有效区分出城市建筑用地和具有相似光谱特征的裸地,其检测精度提高10%以上。
关键词
旋转
不变
极化
参数
全
极化
SAR
人工地物检测
支持向量数据描述
特征选择
Keywords
poll-invariance
polarimetric parameters
Quad-Pol SAR
mam-made targets extraction
Target Scattering Vector Model(TSVM)
Support Vector Date Description(SVDD)
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用旋转不变特征提取全极化SAR影像人工地物
车美琴
阿里木.赛买提
杜培军
罗洁琼
鲍蕊
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
9
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