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多特征全极化合成孔径雷达的林地和居民地提取
被引量：
5
1
作者
陈启浩
刘修国
陈奇
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2014年第12期65-69,共5页
针对传统全极化合成孔径雷达(SAR)图像信息提取方法存在的问题,结合林地、居民地的散射机理,文章提出了一种综合多特征(多种极化特征、几何形状和尺度特征)的全极化SAR林地和居民地信息提取方法。该方法采用分形网络演化算法实现综合多...
针对传统全极化合成孔径雷达(SAR)图像信息提取方法存在的问题,结合林地、居民地的散射机理,文章提出了一种综合多特征(多种极化特征、几何形状和尺度特征)的全极化SAR林地和居民地信息提取方法。该方法采用分形网络演化算法实现综合多特征的多尺度分割;基于对象选择极化特征并制定分类规则来提取林地和居民地。实验结果表明,该方法能有效提取研究区的林地和居民地,结果明显优于H-α-A-Wishart分类方法。
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关键词
多尺度分割
极化
特征
选择
对象分类
原文传递
基于GF-3全极化SAR数据的滨海湿地信息提取方法
被引量：
2
2
作者
何陈临秋
程博
+1 位作者
陈金奋
张晓平
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2021年第4期105-110,共6页
滨海湿地信息提取对于准确掌握滨海湿地分布现状、保护与管理滨海湿地珍稀资源具有重要意义。通过可分性指数筛选极化分解特征并利用随机森林法对全极化SAR影像进行分类,以提高滨海湿地保护区地物信息提取精度。选取辽宁省辽河口湿地自...
滨海湿地信息提取对于准确掌握滨海湿地分布现状、保护与管理滨海湿地珍稀资源具有重要意义。通过可分性指数筛选极化分解特征并利用随机森林法对全极化SAR影像进行分类,以提高滨海湿地保护区地物信息提取精度。选取辽宁省辽河口湿地自然保护区作为研究区域,基于国产高分三号全极化雷达影像,采用5种极化目标分解方法提取极化特征,利用可分性指数优化特征选择,最后利用随机森林法进行辽河口自然保护区地物分类及精度评价。实验结果表明,基于优化选择的极化特征地物分类精度可达75.47%;优化选择后的极化特征参数能够有效避免信息冗余,提高滨海湿地保护区地物信息提取精度。
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关键词
滨海湿地
高分三号
极化
特征
选择
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职称材料
基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类
被引量：
1
3
作者
赵泉华
冯林达
李玉
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期723-736,共14页
快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择...
快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择最优极化特征进行组合,并在此基础上实现分类。首先,为了简化极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)影像并降低其斑点噪声,对互易处理后的极化SAR影像进行多视化和精致Lee滤波。然后,进行6种极化分解,得到多种极化特征。再之,利用箱型图、Cloude-Pottier平面散点图和均值散点图详尽分析上述极化特征和双台河口湿地典型地物散射机制间的相关性,并据此在特征选择因子、特征判断因子、H/α平面等和均值标准差的准则下选择最优极化特征组合。最后,以上述最优极化特征组合为输入,设计支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器,实现湿地的最优分类。本文以辽宁省盘锦市辽河入海口双台河口湿地为例,采用2016年7月的C波段Radarsat-2全极化数据验证最优极化特征组合的有效性。结果表明:①Cloude-Pottier分解的H、A和α、MCSM(Multiple-Component Scattering Model)分解的表面散射、Pauli分解的T33与Yamaguchi3分解的表面散射和二面角散射为最优极化特征;②使用最优极化特征组合不仅可以减少极化特征冗余,还可以提高各湿地地物的生产者精度、分类总精度及Kappa系数,其中各湿地地物的生产者精度提高1%~5%,分类的总精度可达到94.25%,Kappa系数达到93.63%。
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关键词
双台河口湿地
极化
分解
特征
提取
极化
特征
分析
极化
特征
选择
湿地分类
支持向量机
SAR影像
原文传递
题名
多特征全极化合成孔径雷达的林地和居民地提取
被引量：
5
1
作者
陈启浩
刘修国
陈奇
机构
中国地质大学(武汉)信息工程学院
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2014年第12期65-69,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(41301477)
中国博士后科学基金面上项目(2012M521497)
中国地质大学(武汉)中央高校基本科研业务费专项资金项目
文摘
针对传统全极化合成孔径雷达(SAR)图像信息提取方法存在的问题,结合林地、居民地的散射机理,文章提出了一种综合多特征(多种极化特征、几何形状和尺度特征)的全极化SAR林地和居民地信息提取方法。该方法采用分形网络演化算法实现综合多特征的多尺度分割;基于对象选择极化特征并制定分类规则来提取林地和居民地。实验结果表明,该方法能有效提取研究区的林地和居民地,结果明显优于H-α-A-Wishart分类方法。
关键词
多尺度分割
极化
特征
选择
对象分类
Keywords
polarimetric SAR
multi-scale segmentation
polarimetric feature selection
object classification
分类号
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
基于GF-3全极化SAR数据的滨海湿地信息提取方法
被引量：
2
2
作者
何陈临秋
程博
陈金奋
张晓平
机构
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学
出处
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2021年第4期105-110,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目“基于认知计算的遥感卫星下行数据即时服务的理论与方法研究”(编号:61731022)资助。
文摘
滨海湿地信息提取对于准确掌握滨海湿地分布现状、保护与管理滨海湿地珍稀资源具有重要意义。通过可分性指数筛选极化分解特征并利用随机森林法对全极化SAR影像进行分类,以提高滨海湿地保护区地物信息提取精度。选取辽宁省辽河口湿地自然保护区作为研究区域,基于国产高分三号全极化雷达影像,采用5种极化目标分解方法提取极化特征,利用可分性指数优化特征选择,最后利用随机森林法进行辽河口自然保护区地物分类及精度评价。实验结果表明,基于优化选择的极化特征地物分类精度可达75.47%;优化选择后的极化特征参数能够有效避免信息冗余,提高滨海湿地保护区地物信息提取精度。
关键词
滨海湿地
高分三号
极化
特征
选择
Keywords
coastal wetland
GF-3
selection of polarimetric features
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类
被引量：
1
3
作者
赵泉华
冯林达
李玉
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第4期723-736,共14页
基金
辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJ2019JL001)。
文摘
快速、准确的湿地地物分类是实现湿地精准监测的基础。为进一步研究湿地地物显著极化特征对分类结果的影响,提出了基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类方法。该方法利用箱型图等方式,在特征选择因子等准则下从多种极化分解方法选择最优极化特征进行组合,并在此基础上实现分类。首先,为了简化极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)影像并降低其斑点噪声,对互易处理后的极化SAR影像进行多视化和精致Lee滤波。然后,进行6种极化分解,得到多种极化特征。再之,利用箱型图、Cloude-Pottier平面散点图和均值散点图详尽分析上述极化特征和双台河口湿地典型地物散射机制间的相关性,并据此在特征选择因子、特征判断因子、H/α平面等和均值标准差的准则下选择最优极化特征组合。最后,以上述最优极化特征组合为输入,设计支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器,实现湿地的最优分类。本文以辽宁省盘锦市辽河入海口双台河口湿地为例,采用2016年7月的C波段Radarsat-2全极化数据验证最优极化特征组合的有效性。结果表明:①Cloude-Pottier分解的H、A和α、MCSM(Multiple-Component Scattering Model)分解的表面散射、Pauli分解的T33与Yamaguchi3分解的表面散射和二面角散射为最优极化特征;②使用最优极化特征组合不仅可以减少极化特征冗余,还可以提高各湿地地物的生产者精度、分类总精度及Kappa系数,其中各湿地地物的生产者精度提高1%~5%,分类的总精度可达到94.25%,Kappa系数达到93.63%。
关键词
双台河口湿地
极化
分解
特征
提取
极化
特征
分析
极化
特征
选择
湿地分类
支持向量机
SAR影像
Keywords
Shuangtai Estuary
polarization decomposition
feature extraction
polarization characteristic analysis
polarization characteristic selection
wetland classification
SVM(Support Vector Machine)
synthetic aperture radar image
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
X87 [电子电信—信息与通信工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多特征全极化合成孔径雷达的林地和居民地提取
陈启浩
刘修国
陈奇
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2014
5
原文传递
2
基于GF-3全极化SAR数据的滨海湿地信息提取方法
何陈临秋
程博
陈金奋
张晓平
《自然资源遥感》
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
3
基于最优极化特征组合的SAR影像湿地分类
赵泉华
冯林达
李玉
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2021
1
原文传递
已选择
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