目标分解的极化SAR影像分割算法

摘要：

针对斑点噪声严重的高分辨率SAR数据开展智能化影像分割方法研究的不足,该文基于面向对象的思想和极化SAR目标分解理论,提出基于目标分解的面向对象SAR影像分割算法,实现了Pauli基分解分割、Krogager基分解分割、Freeman基分解分割这3种典型的SAR目标分解下的影像分割方法.实验结果表明:所提出的不同极化基下的分割算法取得的结果较为理想、精度高,且整体上具有一致性;对于不同类型的特定目标,Pauli基分解分割算法对道路等表面散射体分割效果较好,Freeman基分解分割算法则更有利于植被等体散射体的分割.

关键词：极化SAR、影像分割、面向对象、目标分解

所属期刊栏目：41

分类号：TP75(遥感技术)

资助基金：国土资源部公益性行业科研专项201311045

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：118-122