极化SAR图像分类

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极化SAR图像分类深度学习算法综述
《科学通报》2024年第35期5108-5128,共21页毕海霞 况祖正 李凡 高静怀 徐晨 
国家重点研发计划(2022YFA1003800);国家自然科学基金(42201394)资助。
极化合成孔径雷达(极化SAR)是一种先进的微波成像系统,具有全天时全天候的强大观测能力.因此,针对极化SAR图像分类技术的研究具有重要意义.近年来,深度学习技术因其强大的学习能力为极化SAR图像分类带来了新的研究契机.在此背景下,本文...
关键词：极化合成孔径雷达(极化SAR) 图像分类 深度学习 深度神经网络 
高阶条件随机场引导的多分支极化SAR图像分类被引量：1
《中国图象图形学报》2023年第10期3267-3280,共14页张帆 闫敏超 倪军 项德良 
国家自然科学基金项目(62171015);中央高校基本科研业务费资助(XK2020-03,buctrc202121)。
目的针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)小样本分类问题,基于充分挖掘有限样本的极化、空间特征考虑,提出一种由高阶条件随机场(conditional random field,CRF)引导的多分支分类网络模型。方法利用Yam...
关键词：SAR图像分类 卷积神经网络(CNN) 条件随机场(CRF) 超像素分割 采样策略 Yamaguchi分解 
基于双通道特征融合编解码网络的极化SAR图像分类被引量：2
《国外电子测量技术》2023年第1期187-196,共10页王蒙蒙 刘秀清 张衡 王春乐 贾小雪 
国家自然科学基金(61901445);北京市自然科学基金(4192065)项目资助
图像分类是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像解译的关键。传统卷积神经网络(CNN)逐像素的分类,造成卷积的重复计算。PolSAR图像存在丰富的信息,包括极化相干信息与极化分解信息,因此如何融合信息实现高效分类至关重要。基于极化散射特征分...
关键词：POLSAR 特征融合 地物分类 编解码 深度学习 
基于模型微调与AM-Softmax的极化SAR图像分类被引量：3
《空军工程大学学报》2022年第5期36-43,共8页赵明钧 程英蕾 秦先祥 王鹏 文沛 张碧秀 
国家自然科学基金(61773396);陕西省自然科学基金(2022JM-157)。
针对极化SAR图像分类中卷积神经网络(CNN)方法训练时间长、收敛速度慢,原始Softmax函数无法对极化SAR图像的类内差异有效应对的问题,提出一种基于模型微调与加性边际Softmax(AM-Softmax)的极化SAR图像分类方法。该方法通过预训练网络的...
关键词：极化SAR图像分类 模型迁移 加性边际Softmax 
深度学习在极化SAR图像分类上的应用综述被引量：4
《雷达科学与技术》2021年第5期539-551,557,共14页毕海霞 魏志强 
国家自然科学基金(No.61806162)。
极化合成孔径雷达(极化SAR)是当前最先进的遥感监测技术之一。它可以全天时、全天候地进行对地观测,并提供高分辨率、具有丰富地表信息的数据。极化SAR图像分类近年来被广泛研究和应用,而蓬勃发展的深度学习技术大大加速了其进展。基于...
关键词：综述 极化SAR 图像分类 深度学习 
基于随机森林和超像素的极化SAR图像分类被引量：7
《国外电子测量技术》2021年第9期29-35,共7页刘浩然 刘秀清 王春乐 
北京市自然科学基金(4192065)项目资助。
将极化特征应用到深度学习的网络框架中的图像分类方法取得了不错的分类效果,但由于极化合成孔径雷达(PolSAR)图像分解方法获取的极化特征参数众多,研究人员在如何使用这些极化特征参数上遇到了一个严重的问题,即"维度灾难";另外,基于...
关键词：极化合成孔径雷达 随机森林 卷积神经网络 超像素分割 
基于Freeman 分解和雷达植被指数的极化SAR图像分类被引量：2
《湖北农业科学》2021年第15期132-135,共4页李成绕 贾诗超 薛东剑 
四川省科技计划项目(2019YJ0505);青海省科技厅重点项目(2019-SF-130)。
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,...
关键词：Freeman分解 雷达植被指数 支持向量机 Wishart监督分类 极化SAR 
基于CNN和RFC的极化SAR图像分类被引量：3
《无线电工程》2021年第2期87-91,共5页陈彦桥 张泽勇 陈金勇 高峰 柴兴华 
航天信息综合应用关键技术研究(2019)(SXX19629X060)。
卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)在极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像分类的应用中在类别非边界区域取得了好的分类结果,在类别边界区域没有取得好的分类结果,随机森林分类器(Random Forest Classifier...
关键词：卷积神经网络 随机森林分类器 集成学习 极化合成孔径雷达 图像分类 
基于超像素和全卷积网络的极化SAR图像分类被引量：4
《无线电工程》2020年第12期1024-1029,共6页陈彦桥 张小龙 陈金勇 高峰 柴兴华 
航天信息综合应用关键技术研究(2019)(SXX19629X060)。
基于深度学习的方法在极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像分类中取得了不错的分类结果,尤其是全卷积网络(Fully Convolution Network,FCN),得益于其端到端、点到点的分类架构,在极化SAR图像分类中有很大的应用前景。...
关键词：深度学习 超像素 全卷积网络 极化SAR 图像分类 
结合视觉特征的极化SAR图像分类被引量：1
《国土资源遥感》2020年第2期88-93,共6页黄鹏艳 卜丽静 范永良 
国家自然科学基金青年科学基金项目“增量式非参局部自适应MAP模型的凝视卫星视频运动场景超分辨率重建”(编号41801294);洛阳理工学院青年基金研究项目“极化SAR图像的分类方法研究”(编号2016QZ06)共同资助。
为充分提取极化合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)图像中的信息,提高图像分类精度,提出结合视觉特征的极化SAR图像分类方法。首先,通过极化目标分解方法提取极化参数组成极化特征向量;然后,通过灰度共生矩阵和假彩色合成图像...
关键词：目标分解 视觉特征 极化SAR分类 特征向量 
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