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基于高斯概率的单视极化SAR面向对象分割算法
1
作者
王杰
杨魁
石磊
《城市勘测》
2017年第3期115-118,共4页
在经典面向对象影像分割算法基础上,本文针对单视极化SAR影像的概率分布特点,基于概率统计思想提出和实现了高斯概率分布统计下的面向对象极化SAR影像分割算法,并利用德国ESAR系统提供的实验数据为例对该分割算法进行了实验分析和研究...
在经典面向对象影像分割算法基础上,本文针对单视极化SAR影像的概率分布特点,基于概率统计思想提出和实现了高斯概率分布统计下的面向对象极化SAR影像分割算法,并利用德国ESAR系统提供的实验数据为例对该分割算法进行了实验分析和研究。从实验分割效果和算法原理等方面对比分析了概率分布的分割结果、基于Pauli基分解的分割结果;两种分割算法的结果均较为理想,整体上具有一致性;但是对于植被等满足高斯概率分布的体散射目标,基于概率分布的分割算法效果更好。实验成果验证了本文算法的有效性,对后续的植被提取等影像应用研究具有重要的参考价值。
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关键词
高斯概率
极化SAR
面向对象
分割
基于
统计
的
分割
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职称材料
题名
基于高斯概率的单视极化SAR面向对象分割算法
1
作者
王杰
杨魁
石磊
机构
天津市测绘院
武汉大学测绘学院
天津市建设工程技术研究所
出处
《城市勘测》
2017年第3期115-118,共4页
基金
天津市建委科研课题(2016-11)
文摘
在经典面向对象影像分割算法基础上,本文针对单视极化SAR影像的概率分布特点,基于概率统计思想提出和实现了高斯概率分布统计下的面向对象极化SAR影像分割算法,并利用德国ESAR系统提供的实验数据为例对该分割算法进行了实验分析和研究。从实验分割效果和算法原理等方面对比分析了概率分布的分割结果、基于Pauli基分解的分割结果;两种分割算法的结果均较为理想,整体上具有一致性;但是对于植被等满足高斯概率分布的体散射目标,基于概率分布的分割算法效果更好。实验成果验证了本文算法的有效性,对后续的植被提取等影像应用研究具有重要的参考价值。
关键词
高斯概率
极化SAR
面向对象
分割
基于
统计
的
分割
Keywords
gaussian probability
polarization SAR
0bject-oriented segmentation
statistical-based segmentation
分类号
P283.8 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯概率的单视极化SAR面向对象分割算法
王杰
杨魁
石磊
《城市勘测》
2017
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