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基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法
摘要
POLSAR（PolarimetricSyntheticApertureRadar）是一种重要的遥感技术，可以用于提取地面物体的信息。在POLSAR图像分类中，确定合适的特征参数是十分重要的，因为它们关系到分类的正确性。针对传统POLSAR图像分类中存在的问题，本文提出了基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法。该方法利用球面散射相似性理论将传统的特征参数扩展到多项式特征，以提高分类的精度和效率。实验结果表明，该方法能够有效提高POLSAR图像分类的准确性。
关键词：POLSAR、特征参数、球面散射相似性、多项式特征
1.引言
POLSAR图像分类是重要的遥感应用领域之一。传统的POLSAR图像分类方法主要基于传统的特征参数，如散射矩阵、极化度等，其分类精度受到很大的限制。因此，如何确定合适的特征参数是POLSAR图像分类领域的研究热点。
针对传统POLSAR图像分类存在的问题，本文提出了一种基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法。该方法利用球面散射相似性理论将传统的特征参数扩展到多项式特征，提高了分类的精度和效率。
2.传统POLSAR图像分类方法
传统的POLSAR图像分类方法主要基于传统的特征参数，如散射矩阵、极化度等。这些传统特征参数在处理复杂地形和目标复杂的图像时容易出现分类错误。尤其是在存在干扰的情况下，分类错误的概率更大。传统的POLSAR图像分类方法的主要局限在于其特征参数不能很好地描述地面物体的特性。
3.基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法
基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法利用球面散射相似性理论，将传统的特征参数扩展到多项式特征。该方法使用多项式特征来描述地面物体的特性，利用球面散射相似性来分析不同物体的散射特性，并将训练用的多项式特征应用于测试数据集。该方法的流程如图1所示。
图1基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法流程
具体步骤如下：
1.提取图像特征：首先，提取图像特征，得到初始的特征参数。
2.构建多项式特征：在初始特征参数的基础上，采用球面散射相似性理论，构建多项式特征。
3.分类处理：将构建好的多项式特征输入到分类器中，进行分类处理。
4.评估分类结果：最后，对分类结果进行评估，计算分类的精度和效率。
4.实验结果分析
在POLSAR图像分类领域，谷歌地球引擎（GoogleEarthEngine）是应用非常广泛的一个平台。本文在谷歌地球引擎上对基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法进行了实验。实验结果表明，与传统的方法相比，该方法可以提高POLSAR图像分类的准确性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于球面散射相似性的POLSAR图像分类方法，该方法采用多项式特征来描述地面物体的特性，并利用球面散射相似性来分析不同物体的散射特性。实验结果表明，该方法可以有效提高POLSAR图像分类的准确性。未来，可以进一步探索多项式特征的应用，进一步提高POLSAR图像分类的效率和精度。