一种基于PolInSAR的植被精细分类方法
结合全极化Neumann分解、Yamaguchi分解以及极化最优相干系数提出一种PolInSAR植被精细分类方法.Neumann分解的各向异性参数可以表征散射粒子在极化平面内形状由球形向极子的变换,该参数可区分不同形态的植被.Yamaguchi分解将极化相干矩阵分解为表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射,根据各个散射分量的不同可进一步区分不同类型的植被.极化最优相干系数在表征树高、生物量等方面具有独特作用.本文先采用基于模型的方法提取出植被区域,然后针对植被区域进行Neumann分解、Yamaguchi分解以及最优相干系数提取,最后通过决策树进行监督分类.试验结果表明本文分类算法在测试区域的总体分类精度为84.7％,Kappa系数为0.791.
植被细分 极化分类 Neumann分解 Yamaguchi分解 极化最优相干 决策树
徐一凡 刘爱芳 徐辉 王帆 刘川
南京电子技术研究所 江苏 南京 210039
国内会议
武汉
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1-21
2017-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）