matlab偏振度的代码-Temporal-clustering-of-SAR-data:SAR数据的时间聚类
matlab
佛度的代码完整
(FP)
和紧凑
(CP)
极化
SAR
数据的散射型参数提取和新型聚类方案
一般信息
此代码使用参数
，对于
FP
和
，对于
CP
数据执行无监督聚类。
和
是
FP
和
CP
数据的目标特征参数，给出为，
这里，
和
是T3矩阵的对角元素。
SC
和
OC
定义为，
和，
;
和
是
CP
SAR
数据的斯托克斯元素。
和
是
3D
和
2D
Barakat
偏振度。
聚类图
阴影区域是不可行的区域。
请关注这篇文章了解更多详情：。
启动并运行
这是一个基于MATLAB的代码。
要运行代码，需要FP的相干矩阵元素
(
T3
)
和CP协方差矩阵元素
(
C2
)。
如果
和
已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。
如果
,
,
已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。
NB
T3
和
C2
矩阵元素应以
PolSARpro
格式导出，T3
或
C2
目录应包含由
PolSARpro
生成的“config.txt
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 7 个子文件 194KB ） matlab偏振度的代码-Temporal-clustering-of-SAR-data:SAR数据的时间聚类","children":[{"title":"Temporal-clustering-of-SAR-data-master","children":[{"title":".gitattributes <span style='color:#111;'> 66B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"FP_feasible_boundary.m <span style='color:#111;'> 7.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"FP_target_characterization_clustering.m <span style='color:#111;'> 8.33KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"CP_feasible_boundary.m <span style='color:#111;'> 4.79KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 4.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"CP_target_characterization_clustering.m <span style='color:#111;'> 7.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"clustering_unsupervised.png <span style='color:#111;'> 186.81KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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