多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者：卢晓光; 周波; 韩萍; 韩宾宾

来源：信号处理, 2019, 35(04): 563-573.

DOI：10.16798/j.issn.1003-0530.2019.04.006

• 极化合成孔径雷达
• 特征提取
• 飞机目标检测
• SVM分类器

针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector Machine, SVM)分类器;利用异化散射功率提取疑似飞机目标,进一步提取多个极化特征送入SVM分类获得检测结果。利用UAVSAR系统采集的多幅实测数据进行实验,并与现有的PolSAR图像飞机目标检测算法进行对比,结果表明该方法能够有效检测出飞机目标,并且虚警和漏警较少,方法自适应性有所提高。

• 单位
  中国民航大学