一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

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一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

杨杰, 郎丰铠, 李德仁

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杨杰, 郎丰铠, 李德仁. 一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 104-107.

引用本文:

杨杰, 郎丰铠, 李德仁. 一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 104-107.

YANG Jie, LANG Fengkai, LI Deren. An Unsupervised Wishart Classification for Fully Polarimetric SAR Image Based on Cloude-Pottier Decomposition and Polarimetric Whitening Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 104-107.

Citation:

YANG Jie, LANG Fengkai, LI Deren. An Unsupervised Wishart Classification for Fully Polarimetric SAR Image Based on Cloude-Pottier Decomposition and Polarimetric Whitening Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 104-107.

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2009AA12Z145)，国家自然科学基金资助项目(60890074,40523005)

作者简介:
杨杰,博士,副教授,主要研究方向为摄影测量、遥感影像处理与应用。

中图分类号: P237.3

An Unsupervised Wishart Classification for Fully Polarimetric SAR Image Based on Cloude-Pottier Decomposition and Polarimetric Whitening Filter

¹ State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan,430079,China

Funds: 国家863计划资助项目(2009AA12Z145)，国家自然科学基金资助项目(60890074,40523005)

摘要: 提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。
- 极化白化滤波(PWF) /
- WishartH/α/PWF /
- 全极化SAR /
- 非监督分类
Abstract: Cloude-Pottier decomposition has been widely used in feature extraction and classification because it can include all scattering mechanism and can ensure the same eigenvalue under different polarimetric bases.A new unsupervised classification method is proposed for fully polarimetric SAR image based on Cloude-Pottier decomposition and polarimetric whitening filter(PWF).The result of PWF is used to improve the classic Wishart H/α classification instead of anisotropy A.As initialization,the Wishart H/α classification result is divided into 16 classes according to the PWF result.Then after another Wishart iteration,the final result would be got.The experimental results show that the PWF result has more information that the H,α and A parameters don't contain.It is also shown that the proposed classification method provides better performance than the general Wishart H/α classification and Wishart H/α/A classification.
- polarimetric whitening filter(PWF) /
- Wishart H/α/PWF /
- fully polarimetric SAR /
- unsupervised classification

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一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

¹武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家863计划资助项目(2009AA12Z145)，国家自然科学基金资助项目(60890074,40523005)

作者简介:
杨杰,博士,副教授,主要研究方向为摄影测量、遥感影像处理与应用。

收稿日期: 2010-10-15
刊出日期: 2011-01-05

中图分类号: P237.3

关键词:

极化白化滤波(PWF) /

WishartH/α/PWF /

非监督分类

摘要: 提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。

English Abstract

杨杰, 郎丰铠, 李德仁. 一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 104-107.

引用本文:

杨杰, 郎丰铠, 李德仁. 一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 104-107.

YANG Jie, LANG Fengkai, LI Deren. An Unsupervised Wishart Classification for Fully Polarimetric SAR Image Based on Cloude-Pottier Decomposition and Polarimetric Whitening Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 104-107.

Citation:

YANG Jie, LANG Fengkai, LI Deren. An Unsupervised Wishart Classification for Fully Polarimetric SAR Image Based on Cloude-Pottier Decomposition and Polarimetric Whitening Filter[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36(1): 104-107.

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