【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0502601);高分辨率对地观测重大专项技术研究与开发(03-Y20A10-9001-15/16)
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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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