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提出了一种基于多极化与纹理特征的PolSAR图像分类方法。首先在经过图像预处理后,从散射矩阵得到的相干矩阵T和协方差矩阵C中提取出极化参数,组成极化特征向量;然后基于经典的灰度共生矩阵法提取出图像几种纹理参数,组成纹理特征向量;再将这两种向量进行选择与融合;最后利用SVM分类器进行了结合极化与纹理特征的分类实验。为了检验该分类方法的效果,进行只加入极化特征和只加入纹理特征的分类实验,并进行Wishart监督分类。对上述四种分类结果进行对比与精度分析的结果表明,极化特征与纹理特征的结合能够有效提高分类精度。