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基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR图像分类
被引量：
9
1
作者
杨然
李坤
+2 位作者
涂志刚
陈荣元
秦前清
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第36期5-7,85,共4页
针对利用Yamaguchi分解模型的四个散射分量直接进行类别归属判断精度不高并且所分类别有限的问题,结合模糊C均值的理论,提出了一种基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR分类算法,把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM聚类分析...
针对利用Yamaguchi分解模型的四个散射分量直接进行类别归属判断精度不高并且所分类别有限的问题,结合模糊C均值的理论,提出了一种基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR分类算法,把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM聚类分析。并且用日本机载L波段PiSAR数据验证了该算法具有较高的分类精度和较好的视觉效果。
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关键词
目标分解
四分量散射模型
模糊C均值
极化SAR分类
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职称材料
题名
基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR图像分类
被引量：
9
1
作者
杨然
李坤
涂志刚
陈荣元
秦前清
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
武汉大学电子信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第36期5-7,85,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863)No.2006AA12Z132
湖南省教育厅资助科研项目No.09C567~~
文摘
针对利用Yamaguchi分解模型的四个散射分量直接进行类别归属判断精度不高并且所分类别有限的问题,结合模糊C均值的理论,提出了一种基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR分类算法,把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM聚类分析。并且用日本机载L波段PiSAR数据验证了该算法具有较高的分类精度和较好的视觉效果。
关键词
目标分解
四分量散射模型
模糊C均值
极化SAR分类
Keywords
target decomposition
four-components scattering model
Fuzzy C-Means（FCM）
polarimetric SAR classification
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR图像分类
杨然
李坤
涂志刚
陈荣元
秦前清
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
9
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