基于空域信息的PolSAR图像分割与分类方法研究  

Spatial Information Based PolSAR Imagery Segmentation and Classification

作　　者：王威[1] 万建伟(指导)[1] WANG Wei(College of Electronic Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China)

机构地区：[1]国防科技大学电子科学学院,湖南长沙410073

出　　处：《地理与地理信息科学》2020年第3期142-142,共1页Geography and Geo-Information Science

基　　金：国家自然科学基金项目(61471370,61901500)。

摘　　要：极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)是一种先进的遥感对地观测系统。与单极化SAR相比,它能够获取更加丰富、全面的地物和目标散射信息,在国民经济建设和国防军事领域取得了越来越广泛的应用。PolSAR图像分割与分类是PolSAR解译的重要研究内容,对于提升PolSAR的应用水平具有重要的理论意义和实用价值。统计建模和极化目标分解是PolSAR解译中最主要的两类方法,然而随着图像分辨率的提高,空域信息更加突显,将有助于提升PolSAR解译的性能。本文系统研究了基于空域信息的PolSAR分割与分类方法,重点围绕PolSAR空域信息提取,以及如何有效地将空域信息应用于PolSAR的分割与分类。

关 键 词：对地观测系统 极化合成孔径雷达 图像分辨率 极化目标分解 极化SAR 统计建模 空域信息 国防军事 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]