基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

作者：付毓生; 谢艳; 皮亦鸣; 侯印鸣

来源：电波科学学报, 2007, 22(02): 255-260.

DOI：10.3969/j.issn.1005-0388.2007.02.015

• 雷达极化
• 合成孔径雷达
• 独立分量分析
• 主分量分析
• 峰起度
• 非监督分类
• 模糊c均值算法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法——基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法。该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来。用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类。该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高。采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性。

• 单位
  电子科技大学; 电子工程学院; 四川大学