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搜索结果: 1-15 共查到PolSAR相关记录19条 . 查询时间(0.062 秒)
Crop classification is an important task in many crop monitoring applications. Satellite remote sensing has provided easy, reliable, and fast approaches to crop classification task. In this study, a c...
Relatively total variation (RTV) algorithm, which can effectively decompose structure information and texture in image, is employed in extracting main structures of the image. However, applying the RT...
Due to the forward scattering and block of radar signal, the water, bare soil, shadow, named low backscattering objects (LBOs), often present low backscattering intensity in polarimetric synthetic ape...
Most of the existing change detection methods using full polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) are limited to detecting change between two points in time. In this paper, a novel method was pr...
In fully polarized SAR (PolSAR) data the returned signal from a target contains all polarizations. More information about this target may be inferred with respect to single-polarization. Distinct pola...
Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) imagery is a complex multi-dimensional dataset, which is an important source of information for various natural resources and environmental classificatio...
For wide application of change detection with SAR imagery, current processing technologies and methods are mostly based on pixels. It is difficult for pixel-based technologies to utilize spatial chara...
This paper focuses on backscattering mechanisms selection and supervised classification works for CETC38-X PolSAR image. Thanks to the high radar resolution, many classes of man-made objects are vis...
A new classifier for Polarimetric SAR (PolSAR) images is proposed and assessed in this paper. Its input consists of segments, and each one is assigned the class which minimizes a stochastic distance. ...
针对多极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, POLSAR)影像由于受到相干斑噪声影响导致分类精度较低,提出了一种基于均值漂移和多尺度马尔科夫随机场的非监督分类算法。该算法首先由Mean-Shift算法得到最粗尺度的初始分类结果,然后由马尔科夫随机场对结果进行优化得到最粗尺度最终分类结果。将上一尺度的分类结果映射到下一尺度作为初始分类结果,然...
针对多极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像的相干斑抑制问题,提出一种两级分块的最优加权滤波方法。该方法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类和处理,提高了滤波参数的估计精度。实验结果表明,该方法不仅保持了块处理简单、运算量小的优点,而且在斑点抑制和边缘保持方面更优于最优加权法和分块加权法。
针对多极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, POLSAR)影像由于受到相干斑噪声影响导致分类精度较低,提出了一种基于均值漂移和多尺度马尔科夫随机场的非监督分类算法。该算法首先由Mean-Shift算法得到最粗尺度的初始分类结果,然后由马尔科夫随机场对结果进行优化得到最粗尺度最终分类结果。将上一尺度的分类结果映射到下一尺度作为初始分类结果,然...
针对多极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像的相干斑抑制问题,提出一种两级分块的最优加权滤波方法。该方法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类和处理,提高了滤波参数的估计精度。实验结果表明,该方法不仅保持了块处理简单、运算量小的优点,而且在斑点抑制和边缘保持方面更优于最优加权法和分块加权法。
针对现有POLSAR图像相干斑抑制算法存在的问题,本文提出了一种基于像素筛选的快速类多视平均相干斑抑制新算法。该算法以一个矩形滑动窗对POLSAR图像进行逐点扫描,对每一个当前测试像素,首先判断它是否为点、线目标,若是则直接进入下一个测试像素;其次,若不是,则对当前滑动窗内像素进行筛选;最后,利用筛选出的与当前测试像素的主散射机制相同的均匀区像素来对当前测试像素进行LLMMS滤波。由于该算法基于最...
针对基于H-Alpha平面的目标分类方法运算量偏大的问题,本文研究了基于散射相似性的极化合成孔径雷达(POLSAR)图像分类。首先在分析现有目标散射相似性度量参数的不足基础上,利用目标相干矩阵定义了目标散射相似性的新度量参数。该参数综合考虑了目标主散射机制、次要散射机制与规范目标的相似性,以及不同散射机制对应的发生概率,因而它能准确反映目标与规范目标的散射相似程度。接着,考虑到表面散射在自然界中是...

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