多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类 (2013年)

时间:2024-05-15 04:28:42
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文件名称:多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类 (2013年)

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更新时间:2024-05-15 04:28:42

工程技术 论文

给出了一种评估不同分割尺度的总分类精度,搜寻最高精度分类结果的半自动面向对象SAR影像分类方法。首先训练像素样本;然后利用分水岭分割SAR数据的幅度影像,基于极化散射特征合并初始分割区域,得到不同尺度下的影像分割结果,利用样本坐标确定分割区域,计算各区域内强度、散射角、熵、反熵以及相干矩阵的最大特征值(λ1)等特征的平均值。将上述平均值作为分类特征以训练对象样本;再利用SSVM执行分类,通过评估不同分割尺度下的分类结果,搜寻最高总分类精度。该方法在减少人为干预的条件下,半自动搜寻到了适合分类的分割尺度,解


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