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基于Freeman分解和雷达植被指数的极化SAR图像分类

李成绕  贾诗超  薛东剑  
【摘要】:研究首先基于影像的相干矩阵提取特征参数,即雷达植被指数(RVI),再对影像的协方差矩阵进行Freeman分解,得到三种散射机制参数,分别为体散射、面散射和二面角散射。然后组合这些特征参数应用于支持向量机(SVM)中,对极化SAR图像进行分类,并与Wishart监督分类比较。结果表明,雷达植被指数有助于提高植被的分类精度,且该方法的分类精度明显高于Wishart监督分类。

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