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本文提出一种基于目标特征值分解和改进的C-均值算法的全极化SAR图像混合分类方法.该算法利用Cloude和Pottier提出的目标分解方法对全极化SAR图像进行初始分类,将其结果作为改进的C-均值动态聚类算法的输入进行二次分类.这种混合算法保留了分类结果的物理散射机理信息,同时提高了分类的准确性.NASA/JPL实验室SIR-C/X-SAR系统获取的L波段中国新疆天山地区全极化SAR数据的实验结果验证了本文方法的有效性.