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SAR影像极化特征的混合高斯模型与分类

作者:李珞茹; 徐新; 董浩; 桂容; 谢欣芳遥感混合高斯模型统计分布合成孔径雷达参数估计

摘要:针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像中极化特征呈现尖峰拖尾等复杂多样的统计特点,采用混合高斯模型(GMM)对极化特征进行建模,提出了一种约束距离的混合多元高斯分布的参数估计算法。该参数估计算法在贪婪期望最大算法框架下设计约束距离函数,自动估计混合分量的个数和模型参数,进而在贝叶斯框架下实现极化SAR影像的地物分类。对Radarsat-2旧金山等地区三组影像数据的分类结果表明:相比于经典的分类算法,所提GMM分类算法的总体精度提高了7%~10%,且对样本数目的依赖性更小,在城区和耕地区域等异质区域可以得到精度更高的分类结果。

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光学学报

《光学学报》(半月刊)创刊于1981年,由中国科学技术协会主管,中国光学学会;中国科学院上海光学精密机械研究所主办,CN刊号为:31-1252/O4,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《光学学报》主要刊登以光学科研为主体(交叉学科须侧重光学领域),有广阔研究前景、具有国内外领先水平或独创意义的学术论文,有一定独立见解的理论论述,有可靠数据的实验报道,有科学依据的技术应用,阶段性科研成果的实验快报。

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