多视极化合成孔径雷达图象的分类和极化通道优化
刘国庆① ; 熊红① ; 黄顺吉① ; A.Torre② ; F.Rubertone②
① 电子科技大学电子工程学院 成都 610054;② Dept. of Remote Sensing, Alenia Spazio SPA, Rome 00131, Italy
CLASSIFICATION OF MULTI-LOOK POLARIMETRIC SAR IMAGERY AND POLARIZATION CHANNEL OPTIMIZATION
Liu Guoqing① ; Xiong Hong① ; Huang Shunji① ; A. Torre② ; F. Rubertone②
① College of Electron. Eng.,Univ. of Electron. Sci. & Tech. of China Chengdu 610054;② Dept. of Remote Sensing; Alenia Spazio SPA; Rome 00131; Italy
摘要 本文提出一个新的最大似然(ML)分类算法对多视全极化合成孔径雷达(SAR)图象进行分类,给出了应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR实测数据的试验结果,证明了新算法的有效性。此外,本文还将所提算法应用于部分的多视全极化SAR数据中,实现了地貌类型分类的极化通道优化。
关键词 ：
极化合成孔径雷达 ,
多视处理 ,
相干斑 ,
分类 ,
极化通道优化
Abstract ：In this paper, a new maximum likelihood (ML) classification algorithm is proposed to classify the multi-look polarimetric synthetic aperture radar (SAR) imagery. Experimental results with the NASA/JPL airborne L-band 4-look polarimetric SAR data demonstrate the effectiveness of the new algorithm. Furthermore, when using the algorithm in the classifications with subsets of the multi-look polarimetric SAR data, the polarization-channel optimization for the terrain type classification is implemented.
Key words ：
Polarimetric SAR
Multi-look processing
Speckle
Classification
Polarization-channel optimization
收稿日期: 1996-04-26
引用本文:
刘国庆; 熊红; 黄顺吉; A.Torre; F.Rubertone. 多视极化合成孔径雷达图象的分类和极化通道优化[J]. 电子与信息学报, 1998, 20(1): 56-61 .
Liu Guoqing① ; Xiong Hong① ; Huang Shunji① ; A. Torre② ; F. Rubertone② . CLASSIFICATION OF MULTI-LOOK POLARIMETRIC SAR IMAGERY AND POLARIZATION CHANNEL OPTIMIZATION. , 1998, 20(1): 56-61 .
链接本文:
http://jeit.ie.ac.cn/CN/ 或 http://jeit.ie.ac.cn/CN/Y1998/V20/I1/56
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