邵璐熠洪 文

①(中国科学院电子学研究所 北京 100190)

②(中国科学院大学 北京 100190)

基于二维极化特征的PolSAR图像决策分类

邵璐熠*①②洪 文①②

①(中国科学院电子学研究所 北京 100190)

②(中国科学院大学 北京 100190)

决策树模型在极化SAR数据分类中有着极大的应用价值，既能描述分类结果的极化散射机制，又能获得较好的分类精度。但在对散射机制相似的地物进行分类时，由于经典决策树模型的节点采用的是单个特征，分类精度不理想。因此，该文提出了节点采用2维特征的方法，即在特征集相同的前提下，每次取两个特征组成特征矢量用于节点，提高了经典决策树难以区分的地物的分类精度；并且利用分类结果的混淆矩阵准确定位了导致分类误差的节点，进而对节点进行有针对性的反馈调整，进一步提高了指定地物的分类精度。利用AIRSARFlevoland数据验证了该方法的有效性，并结合极化特征描述了Flevoland地区多种植被的极化散射机制。

决策树；极化特征；2维特征空间；混淆矩阵；结果反馈调整

1 引言

极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)具备合成孔径雷达的全天时全天候工作能力，并且它发射的极化电磁波与观测目标相互作用后返回，回波中包含了发射与接收极化状态的各种组合。这些极化组合信息是目标极化散射机制的一种表现形式。极化散射机制包含丰富的内容，能够反映目标的几何结构、分布方向、介电特性等；但它本身非常复杂，于是人们运用各种方法从极化组合信息中提取极化特征，试图描述和解释目标的极化散射机制。……