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顾及地形辐射校正的极化SAR图像分类应用OA

中文摘要

针对极化SAR(Polarimetric SAR,PolSAR)影像在复杂地形区域中存在严重的地形效应问题,该文将极化方位角(Polarisa-tion Orientation Angle,POA)、有效散射面积(Effective Scattering Area,ESA)及角度效应(Angular Variation Effect,AVE)校正方法应用到PolSAR影像的分类中,并针对AVE校正提出一种n值确定方法.首先,对预处理后的SAR数据进行POA校正,对校正结果进行地理编码;其次,进行基于投影角的ESA校正;然后,基于训练样本确定AVE校正中的n值,进而实现AVE校正;最后,利用GF-3 PolSAR影像进行基于复Wishart分类器的分类实验.研究结果表明,POA校正前后变化不明显;ESA校正可实现约3dB的校正效果,总体分类精度提升约9.42%;此外,选用受地形影响最大的林地n值进行AVE校正得到的结果最好,总体分类精度较ESA阶段而言提升约8.2%.

李诗涛

西南林业大学 地理与生态旅游学院,昆明 650224

计算机与自动化

角度效应监督分类极化SAR地形辐射校正图像分类

angle effectsupervise classificationpolarimetric SARterrain radiation correctionimage classification

《科技创新与应用》 2023 (028)

6-10,15 / 6

10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.28.002

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