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为了充分利用极化合成孔径雷达(synthetic apeture radar,SAR)图像丰富的地物信息并解决单一特征在图像分类中的局限性问题,提出了一种基于特征选择双层支持向量机(support vector machine,SVM)的特征融合算法,充分利用特征间的完备性和互异性,以形成更有效的特征组合,并用于SAR图像的分类。首先,对SAR图像进行多种类型特征矢量的提取以能完整地描述全极化SAR图像;其次,进行特征归一化处理,以保证不同的特征向量在同一准则下进行选择,以期在进行分类时具有相同的作