以下是全极化SAR经典的H/A/Wishart分类方法,转载时请注明出处。
1.首先可以利用polSARpro_4.0对原始的SAR数据进行处理,利用软件可以得到极化特征:散射角,熵和反熵。
或者自己编写程序,求得这些特征。
2.根据已经得到的H/A(熵和散射角)编写程序,如下:
clear all;
clc
row=610;
col=1000;
fid = fopen( 'alpha.bin','rb');
alpha= fread(fid,[col,row],'float').'; fclose(fid);
fid = fopen('anisotropy.bin','rb');
anisotropy = fread(fid,[col,row],'float').'; fclose(fid);
fid = fopen('entropy.bin','rb');
h= fread(fid,[col,row],'float')'; fclose(fid);
clr(:,1)=[0;0.8;0.2]; %绿
clr(:,2)=[0;1;0];
clr(:,3)=[0.8;0;0]; %暗红
clr(:,4)=[0;1;0];
clr(:,
全极化SAR图像的H/A/Wishart分类方法详解

本文介绍了全极化 Synthetic Aperture Radar (SAR) 图像的经典H/A/Wishart分类方法。首先使用polSARpro_4.0处理SAR数据,获取散射角、熵和反熵等特征。接着,根据H/A(熵和散射角)编写MATLAB程序进行分类,并通过颜色映射展示分类结果。文章通过H/α平面对不同区域进行颜色分割,详细展示了分类过程。
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