高分辨率极化SAR影像KummerU分布非监督分类方法

作者：朱腾; 何汉武; 黄铁兰^*; 张坡

来源：华南师范大学学报(自然科学版), 2020, 52(01): 85-90.

• KummerU分布
• 极化SAR
• 高分辨率
• 粒子群算法
• 非监督分类

针对高分辨率极化SAR数据特征分布不再符合同质区域假设,进而导致基于统计分布的极化SAR影像非监督分类方法精度下降的问题,将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入粒子群寻优聚类算法,提出了新的极化SAR影像非监督分类算法(PSO-KummerU方法):首先基于极化SAR统计特征对数据进行初分类,然后采用极化SAR统计特征与粒子群优化算法进一步进行聚类中心求解,分类准则部分采用KummerU距离改进代替传统的Wishart距离度量准则;采用3种非监督分类方法(H/α-Wishart、PSO-Wishart、PSO-KummerU方法)进行分类对比实验.实验结果表明:基于KummerU分布的PSO-KummerU方法与采用Wishart距离的聚类方法相比,目视效果明显改进,整体分类精度提高14%以上.

• 单位
  广东工业大学; 广东工贸职业技术学院