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分类是极化SAR图像解译的核心内容之一。一种新的思路是通过利用极化SAR协方差矩阵所形成的黎曼流形结构特性进行极化SAR图像分类。该文首先回顾了极化SAR图像分析中常用的黎曼流形测度,然后论述了如何对黎曼流形上的极化协方差矩阵进行稀疏编码。在监督分类方面,基于核空间黎曼流形稀疏编码提出了融合空间信息的极化SAR图像监督分类方法;在非监督分类方面,基于黎曼稀疏编码提出了利用黎曼稀疏诱导相似度的极化SAR图像非监督分类方法。在EMISAR和AIRSAR极化数据上的实验结果表明了该文所提方法的有效性。