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摘要
针对极化SAR影像聚类精度不高、极化参数数据量大、计算复杂的问题，本文提出了基于改进模糊Wishart距离的极化SAR影像粒子群智能聚类方法。该方法首先针对极化SAR数据分布，结合模糊划分改进传统Wishart聚类评价准则，减小孤立点噪声影响；然后根据极化散射机理完成聚类初始划分；最后在迭代寻优步骤引入粒子群优化框架，提高聚类中心有效性与分类精度。试验分别采用L波段AIRSAR数据及X波段高分辨率极化SAR数据验证了模糊Wishart-PSO聚类算法的有效性，分类结果较传统的H/α-Wishart方法合理性明显提高，聚类精度可达90%。
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