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基于全极化SAR非监督分类的迭代分类方法 被引量：8
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作者 刘秀清 杨汝良 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第12期1982-1986,共5页
本文在全极化合成孔径雷达 (SAR)特征分解和最大似然估计 (ML)分类的基础上 ,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法 .这种方法灵活性好、精度高 .本文提出了迭代分类方法的几种方案 .针对特征分解和ML分类... 本文在全极化合成孔径雷达 (SAR)特征分解和最大似然估计 (ML)分类的基础上 ,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法 .这种方法灵活性好、精度高 .本文提出了迭代分类方法的几种方案 .针对特征分解和ML分类的各自特点 ,进行了分析比较 ,可以根据实际需要选择适合的迭代方法 .并利用NASAJPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究 ,得到了很好的实验结果 . 展开更多
关键词 全极化sar 特征分解 最大似然估计 非监督分类
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