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基于Pinball损失函数支持向量机的极化SAR图像鲁棒分类
被引量：
2
1
作者
张腊梅
张思雨
+1 位作者
董洪伟
朱厦
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第4期448-457,共10页
考虑到极化合成孔径雷达(PolSAR)图像标注信息量低以及相干斑噪声难以消除的问题,该文从鲁棒统计学习的角度提出了一种基于Pin-SVM的极化SAR图像鲁棒分类方法,根据极化SAR图像的散射特性和地物的纹理特性,通过求解两类样本之间的最大分...
考虑到极化合成孔径雷达(PolSAR)图像标注信息量低以及相干斑噪声难以消除的问题,该文从鲁棒统计学习的角度提出了一种基于Pin-SVM的极化SAR图像鲁棒分类方法,根据极化SAR图像的散射特性和地物的纹理特性,通过求解两类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,在无需迭代的前提下得到更加鲁棒的分类结果。相比传统的基于最大间隔的极化SAR图像分类算法,该文所提算法一方面在对极化SAR图像提取到的特征中包含的噪声具有更好的鲁棒性,另一方面对于训练样本的抽样范围不敏感,即重采样具有更好的鲁棒性。利用EMISAR的Foulum地区极化SAR数据进行了算法验证,多种情况的对比实验的结果验证了该算法的有效性。
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关键词
极化SAR
分类算法
pin
-支持向量机
鲁棒学习
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职称材料
题名
基于Pinball损失函数支持向量机的极化SAR图像鲁棒分类
被引量：
2
1
作者
张腊梅
张思雨
董洪伟
朱厦
机构
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
北京市遥感信息研究所
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019年第4期448-457,共10页
基金
国家自然科学基金(61401124,61871158)
航空科学基金(20182077008)
黑龙江省留学归国人员科学基金(LC2018029)~~
文摘
考虑到极化合成孔径雷达(PolSAR)图像标注信息量低以及相干斑噪声难以消除的问题,该文从鲁棒统计学习的角度提出了一种基于Pin-SVM的极化SAR图像鲁棒分类方法,根据极化SAR图像的散射特性和地物的纹理特性,通过求解两类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,在无需迭代的前提下得到更加鲁棒的分类结果。相比传统的基于最大间隔的极化SAR图像分类算法,该文所提算法一方面在对极化SAR图像提取到的特征中包含的噪声具有更好的鲁棒性,另一方面对于训练样本的抽样范围不敏感,即重采样具有更好的鲁棒性。利用EMISAR的Foulum地区极化SAR数据进行了算法验证,多种情况的对比实验的结果验证了该算法的有效性。
关键词
极化SAR
分类算法
pin
-支持向量机
鲁棒学习
Keywords
Polarimetric
Synthetic
Aperture
Radar
(PolSAR)
image
Classification
pinball
loss
support vector machine
(
pin
-
svm
)
Robust
learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Pinball损失函数支持向量机的极化SAR图像鲁棒分类
张腊梅
张思雨
董洪伟
朱厦
《雷达学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2019
2
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