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基于全极化SAR影像的海岛地物分类
摘要
目前，基于全极化SAR影像的海岛地物分类已经成为最热门的研究领域之一。由于全极化SAR可以提供更丰富的信息，因而可以更准确地识别和分类海岛地物。在本论文中，我们通过详细分析全极化SAR影像的特点和海岛地物分类的常见算法和流程，提出了一种基于全极化SAR影像的海岛地物分类方法，该方法不仅能够提高分类的准确性，还可以提高分类的效率。
首先，本文介绍了全极化SAR影像的基本概念和特性，包括影像的像元值、波束极化、散射机制等。之后，本文提出了一种基于极化特征的海岛地物分类方法，包括特征提取和分类器设计两个步骤。在特征提取方面，我们使用了多个极化散射参数，利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和选择，以提高海岛地物分类的准确性。在分类器设计方面，我们采用了常见的多分类器进行海岛地物分类，例如支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等。
在实验中，我们使用了一组全极化SAR数据进行验证。实验结果表明，本文提出的方法可以有效地提高海岛地物分类的准确性和效率。与传统方法相比，本文提出的方法在分类准确性和分类效率方面均有所提高。
因此，本论文提出的基于全极化SAR影像的海岛地物分类方法具有重要的应用价值，能够为实现精细化的海岛资源开发和利用提供有力的支持。
关键词：全极化SAR影像，海岛地物分类，卷积神经网络，支持向量机，随机森林。
Abstract
Classificationofislandlandformsbasedonfull-polarizationSARimageshasbecomeoneofthehottestresearchareas.Becausefull-polarizationSARcanprovidemoreabundantinformation,itcanmoreaccuratelyidentifyandclassifyislandlandforms.Inthispaper,weproposeaclassificationmethodforislandlandformsbasedonfull-polarizationSARimagesthroughadetailedanalysisofthecharacteristicsoffull-polarizationSARimagesandcommonalgorithmsandprocessesforislandlandformclassification.Thismethodcannotonlyimprovetheaccuracyofclassification,butalsoimprovetheefficiencyofclassification.
Firstly,thispaperintroducesthebasicconceptsandcharacteristicsoffull-polarizationSARimages,includingpixelvalues,beampolarization,scatteringmechanism,etc.Then,weproposeapolarizationfeature-basedclassificationmethodforislandlandforms,includingfeatureextractionandclassifierdesignsteps.Intermsoffeatureextraction,weusemultiplepolarizationscatteringparametersandconvolutionalneuralnetworks(CNN)forfeatureextractionandselectiontoimprovetheaccuracyofislandlandformclassification.Intermsofclassifierdesign,weusecommonmulti-classifiersforislandlandformclassification,suchassupportvectormachines(SVM)andrandomforests(RF).
Intheexperiment,weusedasetoffull-polarizationSARdataforverification.Theexperimentalresultsshowthatthemethodproposedinthispapercaneffectivelyimprovetheaccuracyandefficiencyofislandlandformclassification.Comparedwithtraditionalmethods,themethodpropo