基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类的任务书.docx

基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类的任务书
一、研究背景
随着合成孔径雷达（SAR）技术的发展，极化SAR（PolSAR）成为了遥感图像处理领域内的研究热点之一。PolSAR图像具有相位信息和散射机制相关的极化信息，可以提供更加丰富的地物信息，广泛应用于陆地、海洋、冰川等领域。PolSAR图像分类是PolSAR遥感应用研究的重要方向，其目的是将图像中不同的地物类别区分开来，可以为资源调查、环境监测、自然灾害评估等领域提供有效的支持。
PolSAR图像本质上是一种多维度数据，一种常用的方法是通过极化协方差矩阵或其相关矩阵进行处理和分析。然而由于这些矩阵维数较高，往往难以直接应用于实际应用中，因此如何对相干矩阵进行完全分解和处理成为了PolSAR图像分类中亟待解决的问题。相干矩阵完全分解是指将一张PolSAR图像中每个像素点的相干矩阵分解为一个由一些本征值和本征向量组成的线性组合，这样可以更加直观的描述PolSAR图像的局部特征，提高分类效果。
二、研究任务
本次研究的主要任务为：基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法研究。
具体研究内容包括以下方面：
1.相干矩阵完全分解理论研究：对相干矩阵完全分解的数学理论进行深入分析，并探索其在PolSAR图像分类中的特点和优势。
2.特征提取方法研究：在相干矩阵完全分解的基础上，设计新的特征提取方法，提高PolSAR图像的分类效果。
3.分类算法研究：基于相干矩阵完全分解得到的特征，研究相应的PolSAR图像分类算法，如支持向量机、随机森林、深度学习等，探索其在PolSAR图像分类中的应用和性能。
4.实验验证：在实际的PolSAR图像数据上进行实验验证，对比不同方法的分类效果和性能，验证基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法的可行性和优势。
三、研究成果
1.基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法：在相干矩阵完全分解的基础上，设计新的特征提取方法和相应的分类算法，提高PolSAR图像分类的效果和精度。
2.实验验证：在实际的PolSAR图像数据上进行实验验证，对比不同方法的分类效果和性能，证明基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法具有更好的分类效果和更高的分类精度。
3.科研论文：对研究过程中的理论、方法和实验结果进行总结和归纳，撰写相关的科研论文，发表在相关学术期刊或会议上，促进相干矩阵完全分解在遥感图像处理领域的应用和启示。