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摘要
简缩极化SAR作为一种特殊的双极化模式,可以获取较为全面的极化信息,同时也能获得较大的成像幅宽,近年来得到了研究人员的关注。但以往基于极化度的分解方法存在体散射过估计的问题,导致分解与分类的结果在城区部分,尤其是大方位角城区部分表现一般。本文采用基于城区描述子的简缩极化分解方法,将分解获取的特征进行Wishart迭代分类,同时利用SLIC算法进行超像素分割,在超像素区域内进行类别合并,从而改善分类效果。实验采用Radarsat-2旧金山区域的全极化数据仿真合成CTLR模式及π/4模式的简缩极化数据验证了算法的可行性,实验表明,对于两种模式,本文方法在小方位角城区分类精度提高约20%,大方位角城区分类精度提高约10%。
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