近些年，利用计算机对极化SAR图像进行分类逐渐成为遥感领域的一个研究热点.本文采用全极化SAR数据，利用不同的特征提取算法提取特征，并基于随机森林模型最终实现对江苏沿海滩涂的分类.首先采用H/α和Freeman两种分解算法提取极化特征参数，采用灰度共生矩阵提取纹理特征参数；然后将提取的所有特征进行不同的组合，构成不同的特征集；最后采用随机森林模型对不同特征集合进行分类和精度评估.结果表明仅用纹理特征对沿海滩涂进行分类时效果较差；利用极化分解提取出的散射特征进行分类的结果要优于矩阵元素特征的分类结果；综合了极化散射特征和纹理特征的组合方式在沿海滩涂的分类中可以取得最优的分类结果，总体精度和Kappa系数可以达到94.44%和0.9305，表明极化SAR图像中蕴含的不同方面的特征在分类中具有一定的互补性.
2021-12-09 21:38:54
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针对合成孔径雷达（SAR）目标识别问题，提出一种结合线性，非线性特征提取和分类器的方法。采用PCA和KPCA分别提取原始SAR图像的特征矢量。在此基础上，分别利用稀疏表示（SRC）和核稀疏表示（KSRC）对两类特征进行分类。通过线性，非线性特征，分类器的结合，可以更好地考察SAR图像的内部数据结构以及测试样本与训练样本的对应关系。实验中，基于MSTAR数据集进行性能测试，结果表明提出方法的有效性。
2021-12-04 16:19:35
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为了解决 SAR 图像受相干斑噪声干扰和震后发生形变而识别率偏低的问题，提出了一种新
的仿射、形变不变特征-热核特征，并将该特征用于 SAR 图像目标识别。首先采用推广的核模糊 C-均
值方法分割 SAR 图像，提取 SAR 图像目标形状；接着对目标形状进行 Delaunay 三角剖分，采用余切
权重法对 Laplace-Beltrami Operator 离散化，通过离散化 Laplace-Beltrami Operator 特征值、特征向量
求每一点热核特征；然后采用谱距离公式对点点间热核距离计算，转化为距离分布表示目标形状的热
核特征；最后采用 L1 相似性准则对图像进行相似性度量，得到识别结果。实验表明：与经典的 Hu 不
变矩方法相比，对于仿射变换和发生形变的 SAR 图像，该方法都具有更高的识别率。因此，基于热核
特征的 SAR 图像识别方法是一种更加有效的识别方法
2021-12-04 16:18:29
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