关于几种经典的非监督极化SAR分类算法的个人总结

本文总结了四种非监督极化SAR图像分类算法,包括基于散射机理、Freeman分解的方法,以及结合Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类。通过实例分析了不同算法在处理美国旧金山海湾地区的L波段极化SAR数据时的步骤和分类效果。

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关于几种经典的非监督极化SAR分类算法的个人总结

这是我学习的关于几种经典的极化SAR分类方法的主要步骤,由于能力有限,在处理过程中总是出现问题,不知道是不是哪些地方出问题了,希望大神们给一些建议。 微笑

1、基于散射机理的极化SAR图像分类:

处理图像:采用ARISAR在美国旧金山海湾地区(San Francisco Bay)获取的L波段极化SAR数据。该数据是极化SAR图像分类算法中最常用的数据。该数据包含较为丰富的地物,主要有海面、植被和城区三大类,其中还包括金门大桥跑马场等比较典型的地物。图像大小为900×1024,视数为4

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