极化 SAR 图像分类流程

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#机器学习

1，特征提取

全极化 S AR 测量得到的目标复散射矩阵可表示为



分类算法流程


极化sar图像下载 地址：http://earth.eo.esa.int/polsarpro/datasets.html

参考：http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-XDLD200706016.htm



分类算法流程

SAR图像分类识别
11-26
本人写的matlab图像分类代码，内含训练和测试的SAR图片。分类方法采用了KPCA特征提取和SVM算法分类，程序有GUI界面可以很好的运行。
【极化 SAR 图像分类】H-Alpha 分类
jaredyam's blog
04-07 3979
💡希望这篇内容可以帮到来自未来的你。
极化SAR图像处理中的SLIC超像素分割技术
最新发布
weixin_32836713的博客
06-07 704
在遥感技术中，合成孔径雷达（SAR）是一项关键技术，而极化SAR技术作为其重要分支，通过对地物回波的极化信息进行采集和处理，极大扩展了SAR的应用范围。极化SAR技术能够提供目标的几何结构和电磁特性信息，使我们能够更准确地对地物进行分类和识别。超像素分割技术是图像处理领域的一项重要技术，它通过将图像分割成由具有相似属性的像素组成的区域，即超像素，来降低图像的复杂度，便于后续的处理和分析。超像素的引入，不仅使得图像的视觉效果更接近人类的感知，而且在提高算法效率和分割质量方面发挥了重要作用。
极化SAR处理程序
04-17
将读取的San Francisco地区数据转成Muller矩阵的程序
多方位角极化SAR数据处理与信息提取方法
张帅影&RS&DeepLearning
10-02 1309
多方位角极化呵呵层孔径雷达(MA-PolSAR)既可以不分昼夜的提供不同方位角目标散射信息，还能再云、雾、雨的情况下提供不同极化模式下的极化散射信息，使原本不够完整的目标更加及时地、全面地体现出来，因此MA-PolSAR是合成孔径雷达(SAR)研究领域前沿方向之一，对于目标识别、地物信息提取等应用具有重要意义。由于MA-PolSAR的相关研究仍处于初级阶段，相关传感器的设计、成像的方法、以及后端的应用等方面都需要进一步开展研究。SAR系统的侧视观测模式以及天线方向图导致SAR图像产生辐射差异，该差异严重影响
基于分块CNN的多尺度SAR图像目标分类算法
张帅影&RS&DeepLearning
12-03 1302
文章针对合成孔径雷达图像目标分辨率差异大，多尺度SAR图像目标分类准确率不高的问题，提出了一种基于迁移学习和分块卷积神经网络的SAR图像目标分类算法。首先通过大量与目标域相近的源域数据对分块CNN的参数进行训练，得到不同尺度下的CNN特征提取网络；其次将CNN的卷积和池化层迁移到新的网络结构中，实现目标特征的提取最后利用超限学习机网络对提取的特征进行分类。试验数据采用美国MSTAR数据库以及多尺度SAR图像舰船目标数据集。 卷积神经网络可以有效地从大量样本中学习到相应的特征，提取出优于人工设计的特征，并且样
《极化SAR图像分类方法研究》matlab代码.rar
02-04
《极化SAR图像分类方法研究》是一篇深入探讨如何利用极化合成孔径雷达（SAR）图像进行有效分类的学术文章或研究报告。报告通过Matlab平台编程，提供了一套系统的方法来处理和分析极化SAR图像数据。极化SAR技术是一种...
极化SAR图像的SLIC方法_极化SAR_SLIC_
10-01
通过SLIC方法对极化SAR图像进行分割后，可以进行后续的地物分类工作。常见的分类方法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习网络等。分类结果可用于环境监测、城市规划、灾害评估等多种领域。 ...
网络游戏-基于生成对抗网络的极化SAR图像分类方法.zip
09-19
《网络游戏-基于生成对抗网络的极化SAR图像分类方法》这一资料主要探讨了如何将生成对抗网络（GANs）应用于极化合成孔径雷达（polarimetric Synthetic Aperture Radar，简称polarimetric SAR）图像的分类任务中。...
行业分类-设备装置-基于模糊粒子群和目标分解的极化SAR图像分类方法.zip
09-12
标题中的“行业分类-设备装置-基于模糊粒子群和目标分解的极化SAR图像分类方法”揭示了这个压缩包内容的主题，它涉及到遥感技术、图像处理以及人工智能算法的应用。这里主要讨论的是如何利用模糊粒子群优化算法...
音视频-编解码-高分辨率单视单极化SAR图像地物分类方法研究.pdf
04-17
### 高分辨率单视单极化SAR图像地物分类方法研究 #### 一、引言 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为一种重要的遥感技术，在军事侦察、灾害监测、环境变化等领域发挥着不可替代的作用。本文针对高...
极化SAR图像数据
04-17
极化SAR图像原数据，对研究极化SAR处理的人员有用
极化SAR图像特征提取与分类方法研究
张帅影&RS&DeepLearning
12-05 4904
极化SAR (多极化SAR、全极化SAR)是一种多通道相干微波成像系统，是单极化SAR的扩展系统。它通过矢量测量方法来获取地物目标信息。众所周知，电磁波是一一种矢量波，它除了包含幅度、相位、频率等分量外，还应包括极化分量，极化用于描述电磁波电场矢量末端的振荡方式。单极化SAR只能收发固定极化方式的电磁波，因而不能记录在不同极化方式下的散射回波信号。极化SAR通常收/发水平极化与垂直极化的电磁波，采用交替发射与同时接收的方式来获取四种散射回波信号，这四种信号结合极化合成技术可以产生在任意极化方式下的散射回波信
微波遥感（三、SAR图像特征）
豆芽菜
02-03 1万+
SAR是主动式侧视雷达系统，且成像几何属于斜距投影类型。因此SAR图像与光学图像在成像机理、几何特征、辐射特征等方面都有较大的区别。在进行SAR图像处理和应用前，需要了解SAR图像的基本特征。
极化SAR影像分类降维方探讨
张帅影&RS&DeepLearning
10-31 1305
地物分类即对遥感影像中的每个像素点进行分类并形成现实的地物目标，一直是极化SAR影像解译中的重要的一环。随着遥感影像数据的迅速增多和分辨率的逐步提高，利用遥感影像技术进行地物分类在城市规划、环境保护、资源管理、测绘等领域中发挥着越来越重要的作用。而分类的效果好坏依赖于所使用的极化特征能否充分表述地物的极化散射特性。 为了有效的从极化SAR影像中提取目标的极化散射特征信息，除了极化数据本身的表征(散射矩阵、Stokes矩阵等)外，还需要通过变换和分解等方式获取更多有利于描述目标本身特性的极化表征，并将提取出极
Radarsat-2全极化SAR数据C3和T3矩阵的提取———PolSARpro
chancy0123的博客
12-30 5353
PolSARpro提取Radarsat-2全极化SAR数据的C3和T3矩阵数据集选择数据导入C3和T3矩阵的提取 C3和T3是极化SAR图像小狐狸中常用的两个数据，下面简单介绍一下用PolSARpro5.0提取全极化SAR数据的C3和T3矩阵。ps：示例数据采用的是Radarsat-2全极化SAR数据。 数据集选择 系统进入界面 进入程序界面点击左上角选择单一数据集 选择数据存放路径 数据导入 从“import”菜单中找到RadarSAT-2 全极化 选择product.xml文件
SAR图像简介
热门推荐
xuanzi_eli的博客
08-27 9万+
原地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v18l.html  SAR是主动式侧视雷达系统，且成像几何属于斜距投影类型。因此SAR图像与光学图像在成像机理、几何特征、辐射特征等方面都有较大的区别。在进行SAR图像处理和应用前，需要了解SAR图像的基本特征。     本文主要包括： 成像散射特征SAR几何特征SAR图像
利用0-1矩阵分解集成的极化SAR图像分类
张帅影&RS&DeepLearning
11-18 448
全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像蕴含更丰富的散射信息，具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步，但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了有效解决上述问题，文章提出一种基于特征加权的集成的极化SAR图像分类算法，该算法采用0-1矩阵分解集成方法对包括不同特征的数据集进行学习获得相应加权系数，并通过对每个特征集获得的预测结果进行加权集成来提高极化SAR图像分类性能。首先，输入极化SAR数据，获得极化特征作为原始特征集，并对其进行随机获取不同的特征子集；然后，使用0-1矩阵集
全极化SAR影像地物分类方法研究
张帅影&RS&DeepLearning
11-12 3595
运用对SAR( PolSAR)影像进行地物分类作为遥感最重要的应用之一，也是当下一个非常活跃热门的研究领域。和普通遥感相比，主动侧视SAR对陆地表面结构和粗糙度等介电和几何特性极为敏感，所以利用SAR数据的后向散射和极化信息可以为地物分类提供补充信息，更具有研究价值。PolSAR可以区分不同地物类型的散射机制，相较于传统SAR和单极化SAR更适合LULC分类。 针对极化SAR数据特点，对ALOS-PALSAR数据采用经典分类方法进行H/a分类，H/a-Wishart分类、H/a/A-Wishart分类，分析
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