【摘 要】
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X波段的高分辨率极化干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像包含较强的斑点噪声,不利于地物分类等应用.针对这一问题,先使用Nonlocal滤波进行预处理,然后提取
【机 构】
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清华大学电子工程系,南京电子技术研究所,北京科技大学计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771043);国家自然科学基金重大课题(61490693);高分辨率对地观测重大专项(41-Y20A14-9001-15/16,30-Y20A12-9004-15/16,03-Y20A10-9001-15/16);国家重点研发计划重点专项课题(2017YFB0502703)
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X波段的高分辨率极化干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像包含较强的斑点噪声,不利于地物分类等应用.针对这一问题,先使用Nonlocal滤波进行预处理,然后提取图像的极化特征和干涉特征,再使用支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost分类器对极化和干涉特征矢量进行分类.利用N-SAR系统于渭南市采集的极化干涉SAR数据进行验证,该数据共包含10类地物,并有足够的ground truth用来进行分类器的训练和测试.实验结果表
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