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基于超像素与Span-Pauli分解的SAR影像分类被引量：6: 2015年; 针对高分辨率极化合成孔径雷达(SAR)影像解译中面向像素方法难以充分利用影像信息的问题,提出一种基于超像素与Span-Pauli分解的非监督分类方法.利用分水岭方法易于过分割的特点,将分水岭分割得到的特征相似、空间相邻的像素集合视为超像素,并作为分类算法的基本处理单元.利用极化参数Span及Pauli基对极化SAR数据进行迭代分类,以实现适用于高分辨率SAR影像的非监督分类.采用X波段高分辨率SAR数据进行实验,结果表明:基于超像素的分类方法能有效抑制分类结果中的椒盐现象,将总体精度提高到了73.81%;在准确区分水体、道路的基础上,提高了复杂的农作物类别的分类精度.; 朱腾余洁李小娟燕琴; 关键词：合成孔径雷达非监督分类

一种利用地物散射特性进行后续类别调整的极化SAR影像分类方法被引量：6: 2014年; 针对常规极化SAR影像监督分类在分类时由于极化信息利用不完全,导致分类结果不可信的缺陷,在分析地物极化散射特性的基础上,提出一种结合复Wishart分类器思想的极化SAR监督分类方法,在监督分类的基础上,利用几乎包含所有极化信息的相干矩阵进行后续分类,利用地物所有极化散射信息完成类别的划分。首先,利用Cloude&Pottier极化特征组合对影像进行监督分类,获得初始类别划分结果;为纠正监督分类时仅利用特征矢量的空间分布特性进行类别划分导致的错误,对监督分类结果精度评价及研究区地物散射相似性分析,综合确定初始分类结果中分类效果较差、待后续调整类别的像素集;然后以各类别的相干矩阵均值为初始聚类中心,利用核模糊C均值算法,结合相干矩阵的复Wishart分布特性,对待修正的像素集进行后续类别迭代调整,获得精细分类结果。采用国产X-SAR获取的海南陵水地区的全极化SAR影像进行分类试验,结果表明:提出的对极化SAR影像监督分类后利用地物散射特性相似性对错分像素重新进行聚类调整类别的方法,与仅进行监督分类相比,分类结果总体精度更高,也更满足地物的散射特性。; 刘利敏余洁王彦兵陈蜜朱腾叶秋虹; 关键词：散射特性

粒子群优化算法在全极化SAR影像非监督分类中的应用被引量：8: 2014年; 极化SAR影像高维数以及高分辨率带来的大数据量特点使得影像分类的复杂度不断增加。粒子群优化(PSO)算法作为新型进化计算技术,具有强大的全局寻优能力。本文研究了一种基于PSO算法的极化SAR影像的分类方法。该方法首先利用H/α方法对数据进行基于散射机理的初分类;然后利用分类结果对PSO算法进行初始化;最后采用PSO对极化SAR数据迭代分类。实验采用NASA-JPL实验室的极化SAR数据以及中国电子科技集团X波段原型样机的高分辨率数据。结果表明,H/α-PSO分类方法较H/α-Wishart分类精度及目视效果均有所提高。; 朱腾余洁谢东海刘利敏; 关键词：粒子群优化算法非监督分类

改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波: 2015年; 极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。; 刘宇迪余洁刘利敏朱腾; 关键词：独立分量分析粒子群算法极化SAR 相干斑

引入纹理特征的SSVM算法在极化SAR影像分类中的应用被引量：4: 2012年; 在极化SAR影像极化特征的基础上,引入影像的纹理信息,利用带核函数的SSVM算法对极化SAR影像进行分类研究。该方法首先利用精致LEE滤波器对极化SAR影像进行去噪处理;然后采用小波变换对去噪后的总功率影像Span进行纹理特征提取;最后将纹理信息和极化信息结合,并采用SSVM方法对极化SAR影像进行分类。利用NASA/JPL AIRSAR获取的L波段SanFrancisco海湾和荷兰中部Flevoland地区的影像对该方法进行验证,结果表明,SSVM算法可有效地用于极化SAR影像分类,且分类精度和分类效率都优于SVM算法。同时纹理信息的引入使SSVM算法的分类精度得到了进一步提高。; 刘利敏余洁燕琴刘振宇朱腾; 关键词：小波变换极化信息纹理特征

多尺度下的半自动面向对象SAR影像分类被引量：4: 2013年; 给出了一种评估不同分割尺度的总分类精度,搜寻最高精度分类结果的半自动面向对象SAR影像分类方法。首先训练像素样本;然后利用分水岭分割SAR数据的幅度影像,基于极化散射特征合并初始分割区域,得到不同尺度下的影像分割结果,利用样本坐标确定分割区域,计算各区域内强度、散射角、熵、反熵以及相干矩阵的最大特征值(λ1)等特征的平均值。将上述平均值作为分类特征以训练对象样本;再利用SSVM执行分类,通过评估不同分割尺度下的分类结果,搜寻最高总分类精度。该方法在减少人为干预的条件下,半自动搜寻到了适合分类的分割尺度,解决了尺度选择问题,实现了面向对象的SAR影像分类。采用该方法对荷兰Flevoland地区的SAR影像进行了实验。结果表明,本文方法的总分类精度达到了93.32%,与基于像素的分类精度(76.52%)相比,精度得到了提高。; 余洁刘振宇燕琴朱腾; 关键词：面向对象

改进的遗传算法用于极化合成孔径雷达影像非监督分类被引量：1: 2013年; H/α-Wishart分类方法是目前常用且较为有效的极化SAR影像分类方法,但其分类精度还有待改善。研究一种基于遗传算法的极化SAR影像的分类方法,该方法根据极化SAR影像Cloude特征分解的特征值,采用H/α平面进行初分类,然后采用遗传算法迭代进行再次分类。针对遗传算法"早熟"和收敛速度慢的问题,结合H/α平面图对遗传算法的变异算子进行了改进,以利用极化散射机理缩小变异范围,改善算法收敛速度。采用NASA-JPL实验室的极化SAR数据以及中国电子科技集团38研究X波段原型样机的高分辨率极化SAR数据进行实验,结果表明:该方法极化SAR影像分类精度优于H/α-Wishart分类方法。; 王刚余洁朱腾张中山赵争; 关键词：遗传算法变异算子极化合成孔径雷达非监督分类

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朱腾