邢艳肖　张　毅　李　宁　王　宇　胡桂香②

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　100039)

一种联合特征值信息的全极化SAR图像监督分类方法

邢艳肖*①②张毅①李宁①王宇①胡桂香①②

①(中国科学院电子学研究所北京100190)

②(中国科学院大学北京100039)

基于H/α平面的分类器对于具有相似散射类型的地物的分类能力很差，为此该文直接使用特征值特征来进行分类。首先提取特征值特征，并使用一种自适应调整高斯分量个数的高斯混合模型对特征值分布进行较为准确地拟合，然后采用朴素贝叶斯分类器进行初步分类。针对可能存在特征值分布较为相近导致错分的问题，计算每两类地物的特征值分布的相似度，将相似度大于给定阈值的类别对组成相似性表，对于这些相似对再用基于Wishart距离的K近邻分类器进行细分。综合分析机载和星载SAR数据上的实验结果，表明这种方法能够克服基于H/α的非监督分类方法对于特征值利用的一些不足，且与基于SVM的分类方法效果相当。

极化SAR；地物分类；特征值

引用格式：邢艳肖, 张毅, 李宁, 等.一种联合特征值信息的全极化SAR图像监督分类方法[J].雷达学报, 2016, 5(2): 217–227.DOI: 10.12000/JR16019.

Reference format: Xing Yanxiao, Zhang Yi, Li Ning, et al..Polarimetric SAR image supervised classification method integrating eigenvalues[J].Journal of Radars, 2016, 5(2): 217–227.DOI: 10.12000/JR16019.

1　引言

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种高分辨率成像的雷达，具有全天候、全天时、远距离以及穿透能力强等优点，目前已成为对地观测的重要手段[1]。极化SAR分类作为SAR图像分类的重要部分，在军事侦察、土地勘察和城市规划等领域都有着广泛的应用前景[2]。随着极化SAR系统与成像技术的不断发展和成熟，极化SAR地物分类成为国内外研究的热点。……