基于模糊聚类的PolInSAR数据非监督分类方法

摘要：

提出了一种结合Freeman分解和模糊聚类的极化干涉合成孔径雷达(polarimetric interferometric synthetic aperture radar,PolInSAR)数据非监督分类方法.针对基于Freeman分解的极化SAR图像分类方法中提取的3种散射机理:表面散射、体散射、偶次散射占主导的区域之间存在模糊的缺点,利用PolInSAR处理中的最优干涉相干系数引入的参数--最优相干熵HInt和最优相干各项异性度AInt,将每种散射机理主导区域划分为单个散射机制或多个散射机制共同作用的区域.并将模糊理论引入到HInt/AInt平面的区域边界划分,得到初始分割图像.对初始分割图像进行合并,模糊聚类等操作,得到最终分类结果.采用ESAR Oberpfaffenhofen地区PolInSAR数据实验的结果验证了本文方法的有效性.

关键词：极化干涉合成孔径雷达、非监督分类、模糊聚类、最优相干

所属期刊栏目：33

分类号：TN958

在线出版日期：2011-06-14（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：305-309