【摘 要】
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为了降低谱聚类算法尺度参数对分类结果的影响，避免Nystr6m逼近导致的分类结果不稳定，提出了一种基于谱聚类集成的极化合成孔径雷达（SAR）地物分类方法．首先，利用像素间的空间关系和
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室
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为了降低谱聚类算法尺度参数对分类结果的影响，避免Nystr6m逼近导致的分类结果不稳定，提出了一种基于谱聚类集成的极化合成孔径雷达（SAR）地物分类方法．首先，利用像素间的空间关系和极化信息，将基于相干矩阵Wishart距离的相似性测度和基于极化特征矢量欧氏距离的相似性测度相结合，引入马尔可夫随机场势函数，构造谱聚类的相似性矩阵；然后，采用基于Nystr6m逼近的谱聚类实现极化SAR数据的单次谱分类；最后，采用集成策略完成对极化SAR图像的地物分类．实验结果表明，该算法提高了分类精度，区域一致性保持较好，
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