一种联合特征降维的极化SAR影像分类方法

摘要：

针对PolSAR影像极化信息利用不完全,分类效果有待进一步提高的问题,该文在综合多源极化信息的基础上,提出一种核熵成分分析算法(KECA)特征降维,及BA-SSVM模型训练的PolSAR影像分类方法.构造PolSAR多源目标分解及纹理特征组合,根据熵值贡献率利用KECA开展特征降维,之后采用蝙蝠算法(BA)对光滑支持向量机(SSVM)模型参数自动寻优,实现PolSAR影像分类.通过Flevoland地区的AIRSAR影像及北京地区的Radarsat-2影像的分类实验,验证了该文方法的有效性.在特征降维方面,KECA比传统KPCA算法表现出更好的特征融合效果和非线性适应性;利用BA对SSVM参数进行智能解算,也可有效解决盲搜索问题,提高模型训练精度;通过KECA降维及BA-SSVM智能模型训练,分类效果总体优于传统方法.

关键词：极化目标分解;KECA降维;BA-SSVM算法;智能寻优

所属期刊栏目：46

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：湖北自然科学基金项目;科研启动金资助项目;中央引导地方科技发展专项

在线出版日期：2021-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：130-136