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基于目标分解的面向对象决策树PolSAR影像分类方法研究

作　者: 蔺腊月
导　师: 张继超
学　校: 辽宁工程技术大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: PolSAR 面向对象 目标分解 C5.0决策树 影像分割
分类号: P237
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 5次
引　用: 0次
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内容摘要


全极化合成孔径雷达(Polarization Synthetic Aperture Radar，PolSAR)数据中含有的信息远远多于单极化SAR数据，但现有的分类方法仅部分地利用了PolSAR数据中的信息，为了将蕴含在PolSAR数据中的信息更加充分地用在PolSAR数据分类中，本文结合目标分解理论、面向对象思想和C5.0决策树算法，提出了一种新的PolSAR数据分类方法。即首先对全极化影像按照不同的目标分解方式进行目标分解，提取包含地物散射机理信息的各种极化参数；然后将提取的极化参数进行分割，将影像的处理单元由像素变为对象；最后使用C5.0决策树算法建立决策规则，实现地物分类。本文采用RADARSAT-2全极化数据进行实验，将本文提出的方法与经典的H/α非监督分类法、监督分类方法和eCognition分类方法等进行了比较，本文提出的方法分类精度达到了83.20%，分别高于其他三种分类方法8.59%、7.67%和1.29%。实验结果表明本文提出的方法具有较高的精度，适用性更强。该方法的提出可以为土地监测、国土资源调查和基础地理信息更新等应用做出贡献。

全文目录


致谢  6-7
摘要  7-8
Abstract  8-12
1 绪论  12-17
  1.1 研究背景和意义  12-13
    1.1.1 研究背景  12
    1.1.2 研究目的和意义  12-13
  1.2 课题研究现状及发展  13-14
  1.3 本文结构安排  14-17
    1.3.1 研究内容与技术路线  14-15
    1.3.2 本文的结构安排  15-17
2 极化 SAR 的基本理论  17-30
  2.1 电磁波及其表达  17-21
    2.1.1 极化椭圆  17-19
    2.1.2 Jones 矢量  19-20
    2.1.3 Stokes 矢量  20-21
  2.2 极化后向散射特性的表征  21-24
  2.3 SAR 成像的基本原理  24-29
    2.3.1 脉冲压缩技术  26-27
    2.3.2 合成孔径技术  27-29
  2.4 本章小结  29-30
3 雷达目标的极化特性  30-45
  3.1 去极化作用  30
  3.2 极化合成  30-31
  3.3 典型地物的散射特性  31-33
    3.3.1 奇次散射  32
    3.3.2 偶次散射  32-33
    3.3.3 体散射  33
  3.4 极化目标分解  33-44
    3.4.1 利用目标的 Mueller 矩阵进行分解  33-35
    3.4.2 利用目标的散射矩阵进行分解  35-37
    3.4.3 利用目标的协方差矩阵进行分解  37-39
    3.4.4 利用目标的相关矩阵进行分解  39-43
    3.4.5 不同目标分解方法的比较和分析  43-44
  3.5 本章小结  44-45
4 基于目标分解的面向对象决策树分类的关键技术  45-57
  4.1 影像分割技术  45-46
  4.2 SAR 影像特征提取  46-50
    4.2.1 极化特征  46-47
    4.2.2 灰度特性  47-48
    4.2.3 形状特征  48-49
    4.2.4 纹理特征  49-50
  4.3 决策树分类算法  50-56
    4.3.1 ID3 算法  51-52
    4.3.2 C4.5 算法  52-54
    4.3.3 C5.0 算法  54-56
  4.4 本章小结  56-57
5 基于目标分解的面向对象决策树分类试验  57-71
  5.1 技术流程  57
  5.2 基于决策树的面向对象分类方法  57-63
    5.2.1 滤波  57-58
    5.2.2 影像目标分解  58-59
    5.2.3 面向对象的影像分割  59-60
    5.2.4 特征提取  60-61
    5.2.5 建立 C5.0 算法决策树  61-62
    5.2.6 面向对象分类  62-63
  5.3 全极化 SAR 影像分类实例  63-70
    5.3.1 实验数据  63
    5.3.2 实验内容  63-69
    5.3.3 精度评价  69-70
  5.4 本章小结  70-71
6 结论与展望  71-72
参考文献  72-76
作者简历  76-78
学位论文数据集  78-79

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