【摘 要】
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极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar， PolSAR）凭借全天候、全天时、高分辨和大幅宽的独特优势，成为海上舰船检测的重要手段。然而，PolSAR图像存在斑点噪声严重、可视性差的问题，直接影响到目标的识别精度。因此，本文提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法，通过采用多级协同融合方式，丰富图像的特征量，提高舰船识别精度。该方法首先
【基金项目】
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国家自然科学基金（62201438，61772397，12005159）； 陕西林业科技创新重点专项（SXLK2022-02-8）； 陕西省自然科学基础研究计划（2021JC-23）； 榆林市科技局科技发展专项（CXY-2020-094）资助课题；
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极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar， PolSAR）凭借全天候、全天时、高分辨和大幅宽的独特优势，成为海上舰船检测的重要手段。然而，PolSAR图像存在斑点噪声严重、可视性差的问题，直接影响到目标的识别精度。因此，本文提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法，通过采用多级协同融合方式，丰富图像的特征量，提高舰船识别精度。该方法首先进行多源遥感数据的像素级融合，然后在上一步基础上进行特征级融合，最终得到新的目标特征。该方法充分地发挥了不同频段的PolSAR与多光谱图像的信息互补优势。不仅保留了多频段PolSAR对目标的极化散射特征，也保留了多光谱数据的空-谱信息。该方法在可视性与检测精度上表现都较为出色。与传统的单一遥感数据相比，本文算法的识别精度至少提高了5.12%。
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