Neumann分解理论在极化SAR植被分类中的应用  

A Polarimetric Classification Method Based on Neumann Decomposition

作　　者：付海强[1] 汪长城[1] 朱建军[1] 解清华 赵蓉[1] 

机构地区：[1]中南大学地球科学与信息物理工程学院,湖南长沙410083

出　　处：《武汉大学学报（信息科学版）》2015年第5期607-611,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41371335;41274010);国家973计划资助项目(2013CB733303);湖南省自然科学基金资助项目(12JJ4035);测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助项目(11R03);中南大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013zzts055)~~

摘　　要：利用Neumann分解理论中体散射模型的各向异性与方向角随机程度对植被的形态特征加以区分,建立各向异性-方向角随机程度平面进行初始分类。在此基础之上,利用Wishart距离进行迭代分类。选取德国Oberpfaffenhofen地区E-SAR L波段、SIR-C/X-SAR L和C波段三种极化数据进行实验,结果表明,本文方法在植被覆盖区分类效果优于Freeman-Duren和Yamaguchi模型分类结果,能较好地区分针叶林、阔叶林,且L波段分类结果优于C波段分类结果。Apolarimetric SAR classification method is proposed in this paper. We can distinguish the morphology characteristic and do initial classification using anisotropy and orientation randomness. After that, Wishart distance is used to iteratively classify. E-SAR L band, SIR-C/X-SAR L band and SIR-C/X-SAR C band polarimetric data of Oberpfaffenhofen, Germany are employed to test the new method. The results demonstrate that the result of new method is better than the results of Freeman- Duren and Yamaguchi for vegetation area.

关 键 词：Neumann分解 Wishart距离 植被种类 极化SAR 

分 类 号：P237.9[天文地球—摄影测量与遥感] P237.4[天文地球—测绘科学与技术]