测绘学报

• 学术论文 •    

基于Freeman散射熵和各向异性度的极化SAR影像分类算法研究

郎丰铠1,杨杰2,赵伶俐1,张兢1,李德仁3   

  1. 1. 武汉大学
    2. 湖北省武汉大学测绘校区测绘遥感信息工程国家重点实验室
    3. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
  • 收稿日期:2011-09-26 修回日期:2012-05-24 出版日期:2012-08-25 发布日期:2012-08-25
  • 通讯作者: 李德仁

  • Received:2011-09-26 Revised:2012-05-24 Online:2012-08-25 Published:2012-08-25

摘要: 极化SAR影像中阴影、水体和裸露的耕地三种地物类型有非常相似的极化散射特性,常规基于非相干分解的分类方法难以将其有效的区分。对此,本文引入基于Freeman分解的散射熵Hf和各向异性度Af两个特征参数,并将其用于极化SAR影像分类。首先利用Hf和Af参数将阴影和水体提取出来,然后将其它地物按散射机制分为三大类,并对每一大类再次利用Hf和Af参数进行细分,最后通过基于Wishart分布的聚类和迭代分类,得到最终的分类结果。通过利用Radarsat-2在河南登封获取的全极化SAR数据进行实验,表明该算法执行效率高,能够有效地区分阴影、水体和裸露的耕地,并且对其它地物类型也有很好的分类效果。