【摘 要】
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提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波（PWF）的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复W
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
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提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波（PWF）的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。
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