基于CFAR的高分PolSAR影像桥梁自动识别方法
桥梁的自动解译具有重要的应用价值,而在影像分辨率为分米级、桥梁场景复杂、桥梁目标较小的复 杂情况下,准确地进行桥梁目标的自动识别比较困难.在分析高分辨率SAR(synthetic aperture radar)影像 的统计特征和桥梁特征的基础上,提出了一种新的桥梁自动识别方法.首先采用基于Weibull分布的CFAR (constant false alarm rate)算法检测出潜在桥梁目标,然后基于Wishart-H-Alpha分类和形态学处理提取出桥 梁场景区域,随后引入霍夫变换并利用桥梁的场景特征、几何特征和散射特征识别出桥梁目标.采用国产机 载XSAR数据和美国AIRSAR数据进行验证,结果表明,该识别方法在复杂情况下能够取得令人满意的识别 结果,具有较好的适应性.
PolSAR、高分辨率、桥梁目标识别、CFAR、Weibull分布
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P237(摄影测量学与测绘遥感)
测绘公益项目201412002;国家自然科学基金91438203,61371199;中国海事局烟台溢油应急技术中心项目;城市空间信息工程北京市重点实验室项目2014204;地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室项目201406.The Commonweal Surveying Project,No.201412002;the National Natural Science Foundation of China,Nos.91438203,61371199;the Project of Yantai Oil Spill Response Technical Center of China MSA;the Project of Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering,No.2014204;the Project of National Administration of Surveying,Mapping and Geo-Information through the Key Laboratory of Geo-Informatics,No.201406
2017-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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