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本文提出了一个新的最大似然（ＭＬ）分类算法对多视全极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）图象进行分类，给出了应用ＮＡＳＡ／ＪＰＬ机载Ｌ波段四视全极化ＳＡＲ实没数据的试验结果，证明了新算法的有效性。此外，本文还针所提算法应用于部分的多视全极化ＳＡＲ数据中，实现了地貌类型分类的极化通道优化。
多视极化合成孔径雷达图象的分类和极化通道优化
【摘 要】
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本文提出了一个新的最大似然（ＭＬ）分类算法对多视全极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）图象进行分类，给出了应用ＮＡＳＡ／ＪＰＬ机载Ｌ波段四视全极化ＳＡＲ实没数据的试验结果，证明了新算法的有效性。此外，本文还针所提算法应
【机 构】
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电子科技大学电子工程学院
【出 处】
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电子科学学刊
【发表日期】
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1998年1期
【基金项目】
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电子科技大学,,意大利Alenia Spazio在星载合成孔径雷达领域的科技合作课题
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