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面向对象的多种特征极化SAR决策树分类方法被引量：5: 2019年; 针对目前极化合成孔径雷达(PolSAR)影像分类单一特征无法获得令人满意的分类结果的问题,该文设计了综合运用纹理和多种极化目标分解特征,结合面向对象分析及CART决策树的分类方法。为验证该方法的有效性,以北京市某区域全极化RADARSAT-2影像为例,按照“影像预处理-目标极化分解-特征参数优化选择-面向对象影像分割-多特征CART决策树分类”的总体思路进行实验,并在特征参数选择时充分考虑各参数之间的相关性、地物的散射特性和分类效果。结果表明:影像特征参数是PolSAR影像分类的关键,恰当的特征参数组合有利于获取准确的分类结果。; 张继超周沛希张永红; 关键词：面向对象分析影像分割

高分三号SAR影像双阈值变化检测被引量：4: 2020年; 双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。; 崔斌张永红闫利魏钜杰; 关键词：双阈值分割

一种基于卷积神经网络的SAR变化检测方法被引量：8: 2019年; 为了降低合成孔径雷达(SAR)影像中相干斑对变化检测的影响、减少标注样本的人工成本,该文发展了一种联合分层模糊C均值聚类(FCM)与卷积神经网络的非监督SAR变化检测方法。首先,利用邻域均值比算子计算前后时相的差异图,并利用分层FCM将差异图非监督地初始分割为变化类、非变化类及待确定类别像素;然后,为解决非监督选取样本时出现的样本不均衡问题,提出一种频率不变降采样的数据抽样方法,选取高置信度的变化与非变化样本用于网络训练;最后,利用训练完成的神经网络对待确定类别像素进行分类,得到最终变化结果。采用真实SAR影像数据进行实验。结果表明,该文方法方便有效,具有较高的检测精度。; 崔斌张永红闫利魏钜杰; 关键词：卷积神经网络

联合对称不确定性ReliefF算法的PolSAR影像分类: 2021年; 针对在PolSAR影像分类中极易产生分类精度随着特征数增加不会持续增加,甚至还会降低的问题,提出一种基于对称不确定性ReliefF算法的分类方法。首先,在传统过滤式的ReliefF算法基础上引入对称不确定性评估函数,淘汰对分类贡献小的特征及属性;然后,利用封装式CART算法对剩余特征作进一步挑选,并根据得到的特征子集进行分类。将其与Wishart监督分类、未进行特征选择的分类和仅利用ReliefF算法进行特征属性选择的分类方法进行比较,以GF-3和Radarsat-2影像为例进行实验。结果表明,该方法各项指标均优于其他对比实验,并且大幅度节约时间成本。; 张继超邹勇宋伟东张永红李建飞; 关键词：RELIEFF算法

利用高分三号SAR影像进行双侧变化检测被引量：3: 2019年; 本文提出了一种双侧SAR变化检测算法,并首次以国产高分三号SAR影像作为实验对象。由于广义高斯模型及KI双阈值法(DGKIT)在单极化SAR影像变化检测中分割对数比LR(log-ratio)差异图时存在分割结果不稳定的情况.故本文通过生成双向差异图,并分别对其进行GKIT初始分割,得到分割后向散射增强和减弱区域的单侧分割影像,随后利用马尔科夫随机场(MRF)分割对其进行精化,最后再通过设定差值阈值去除伪变化区域.融合后得到最终双侧变化结果。通过实验,证明所提出方法的有效性并发现高分三号卫星在变化检测领域尤其是舰船及近海领域变化检测上有着较好的效果。; 蔡宣宣张永红崔斌; 关键词：变化检测

林火干扰区全极化SAR影像的散射特性分析被引量：2: 2016年; 目前,利用合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像进行林火监测主要限于从林火前后时相的单极化通道振幅数据或者火后全极化影像振幅数据开展,而从林火对森林散射机制改变角度开展多时相全极化SAR林火监测的研究还较少。以2009年阿拉斯加地区发生的林火为例,以林火发生前后获取的Radarsat-2全极化影像为实验数据,从林火所改变的森林后向散射强度和散射机制角度,对林火发生前后各个极化通道后向散射强度、主导散射机制和去极化作用参数进行了定量分析,并对变化原因给出了解释。研究表明,对于北方森林,林火发生后林火干扰区的后向散射强度在同极化通道相比林火前增加了20%,交叉极化通道也有小幅增加,主导散射由林火前占59%的体散射变为林火后占53%的表面散射,去极化作用相比林火前减小45%。这些结论对于利用多时相全极化SAR数据开展林火燃烧面积或者燃烧强度监测具有参考价值。; 祁帅张永红汪慧琴; 关键词：极化合成孔径雷达散射机制

一种改进的全极化雷达影像分类被引量：1: 2021年; 针对面向对象的PolSAR影像分类中"维数灾难"的问题,该文提出过滤式与封装式联合的特征选择方法。该方法利用ReliefF算法和增益率评估模型作为特征过滤器剔除与分类相关性小的特征,采用CART算法进一步对剩余特征进行筛选,获得最优特征子集进行分类,并和Wishart监督分类、不进行ReliefF算法与增益率评估模型特征提取的分类方法进行比较。以GF-3影像数据为例进行实验,结果表明,本方法在时间成本和分类精度上较其他两种方法都有显著提高,验证了该算法在面向对象土地利用分类中的可行性。; 张继超邹勇张永红崔东东周沛希李建飞; 关键词：RELIEFF算法

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国家自然科学基金(41271430)