Neumann分解理论在极化SAR植被分类中的应用
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.
Neumann分解、Wishart距离、植被种类、极化SAR
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P237.9;P237.4(摄影测量学与测绘遥感)
The National Natural Science Foundation of China,Nos.41371335,41274010;the National 973 Program of China,No.2013CB733303;Provincial Natural Science Foundation of Hunan,No.12JJ4035;Open Research Fund Program of Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,No.11R03;the Fundamental Research Funds for the Central Universities of Central South University2013zzts055.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.
2015-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
607-611
