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基于高分3号和高分2号叶面积指数反演与分析 预览
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作者 王枭轩 左小清 +4 位作者 孟庆岩 占玉林 刘苗 杨泽楠 李雨秦 《云南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期731-737,共7页
针对光学数据反演叶面积指数(LAI)容易受到云雾遮挡和光学遥感信息饱和的问题,根据雷达散射机制和Yamaguchi分解,提出了极化分解植被指数,利用光学植被指数和极分解植被指数融合形成光学与微波极化分解融合植被指数;利用光学与微波极化... 针对光学数据反演叶面积指数(LAI)容易受到云雾遮挡和光学遥感信息饱和的问题,根据雷达散射机制和Yamaguchi分解,提出了极化分解植被指数,利用光学植被指数和极分解植被指数融合形成光学与微波极化分解融合植被指数;利用光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数,并对该模型精度评价.实验表明:光学与微波极化分解融合植被指数与实测数据建立回归模型反演叶面积指数的精度要优于极化分解植被指数和光学植被指数与实测数据建立的回归模型,其中MRVI与LAI建立回归模型是最优的,R~2达到0.7262,RMSE到达0.3548.综上所述,光学与微波极化分解融合植被指数不仅充分利用雷达能够穿透浓密植物的特性,而且融合光学数据对叶面积指数的反演敏感性,更能准确的反演叶面积指数. 展开更多
关键词 叶面积指数 Yamaguchi分解 光学与微波极化分解融合植被指数 精度评价 回归模型
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基于极化交叉熵和Yamaguchi分解的飞机目标检测方法 预览 被引量:3
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作者 韩萍 陈丽丽 《信号处理》 CSCD 北大核心 2017年第3期389-396,共8页
给出了一种基于极化交叉熵和Yamaguchi分解相结合的飞机目标检测方法。首先计算极化SAR图像中各个像素点与平面、左螺旋体、右螺旋体三种基本散射体的相似性参数,并利用相似性参数构造极化交叉熵;然后采用Yamaguchi分解方法提取偶次散... 给出了一种基于极化交叉熵和Yamaguchi分解相结合的飞机目标检测方法。首先计算极化SAR图像中各个像素点与平面、左螺旋体、右螺旋体三种基本散射体的相似性参数,并利用相似性参数构造极化交叉熵;然后采用Yamaguchi分解方法提取偶次散射分量功率;最后结合极化交叉熵与偶次散射分量功率构造检测特征量,并进行阈值判别提取飞机目标。利用美国UAVSAR和美国AIRSAR系统采集的全极化实测数据对算法进行实验,结果表明,该算法能够有效的检测出飞机目标,并且虚警较少。 展开更多
关键词 极化SAR图像 飞机目标检测 极化交叉熵 Yamaguchi分解
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Yamaguchi分解Notch滤波的全极化SAR图像舰船目标检测 预览
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作者 刘伟 陈建宏 +1 位作者 甄勇 赵拥军 《测绘科学技术学报》 CSCD 北大核心 2017年第1期44-48,共5页
极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notc... 极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notch滤波器,利用表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射等散射机制的能量构造散射矢量代替极化相干散射矢量,并加入功率能量因子,构造新的极化SAR图像Notch滤波器。Radarsat-2全极化SAR图像实验结果表明,改进算法有效增强了舰船目标与海杂波背景间的对比度,检测性能优越。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 舰船检测 Yamaguchi分解 散射矢量 Notch滤波
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利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR分类 被引量:1
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作者 付姣 张永红 +1 位作者 刘晓龙 孙广通 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2014年第3期81-84,共4页
本文提出一种利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR数据分类方法。该方法利用Yamaguchi分解获得4种散射机理:表面散射、体散射、偶次散射和螺旋体散射,根据4种散射机理的功率大小判断地物的主散射机理和类别之间的Wishart距离... 本文提出一种利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR数据分类方法。该方法利用Yamaguchi分解获得4种散射机理:表面散射、体散射、偶次散射和螺旋体散射,根据4种散射机理的功率大小判断地物的主散射机理和类别之间的Wishart距离,合并到指定个数的初始类别;并结合Wishart距离分类器对初始类进行迭代修正,实现极化SAR图像的非监督分类。最后利用AIRSAR数据与已有分类方法进行对比实验,验证了本方法的伉势及活用性。 展开更多
关键词 极化SAR Yamaguchi分解 Wishart迭代 散射特性保持
基于层次非负特征值约束的Yamaguchi分解 预览 被引量:3
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作者 刘高峰 李明 +2 位作者 王亚军 张鹏 吴艳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2678-2685,共8页
针对现有 Yamaguchi 分解的相干矩阵存在不满足非负特征值约束(NER)的问题,该文提出一种基于层次NER的Yamaguchi分解。该文分析得出,NER问题源自于散射功率的过估计,并指出只要解决了余项相干矩阵的 NER 问题,就能解决所有相干矩... 针对现有 Yamaguchi 分解的相干矩阵存在不满足非负特征值约束(NER)的问题,该文提出一种基于层次NER的Yamaguchi分解。该文分析得出,NER问题源自于散射功率的过估计,并指出只要解决了余项相干矩阵的 NER 问题,就能解决所有相干矩阵的 NER 问题。于是基于非负特征值分解(NNED),依次建立了抑制散射功率过估计的第1层至第4层NER方法,其中后层的NER方法需要分层次地执行前层的NER方法。第4层NER方法解决了余项相干矩阵的NER问题,进而解决了所有相干矩阵的NER问题。另外,该文还提出比原有NNED效率更高的快速 NNED。实验结果表明,所提出的分解方法能显著增强城区的二面角散射功率与抑制城区的体散射功率,并能显著增强海洋区的面散射功率。 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 极化目标分解 Yamaguchi分解 非负特征值约束 非负特征值分解(NNED)
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4分量模型和散射参数的全极化雷达图像分类 预览 被引量:1
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作者 邵永社 韩阳 +1 位作者 吕倩利 杨书娟 《同济大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期 1345-1349,共5页
在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达... 在分析了典型的极化目标分解和地物分类算法基础上,提出了融合Yamaguchi分解和H/α(H为散射熵,α为地物散射角)平面分解结果的迭代处理目标分类方法.首先,通过获取4种散射分量及地物的散射熵和散射角,结合6个参量,将极化合成孔径雷达图像中的地物初始分类;然后,利用相干散射矩阵服从Wishart分布的特性进行迭代,获得最终分类结果.实验结果证明,该算法提高了分类性能,运算量小,分类效果较好. 展开更多
关键词 极化合成孔径雷达 图像分类 Yamaguchi分解 散射熵 散射角
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一种基于Pauli分解和支持向量机的全极化合成孔径雷达监督分类算法 预览 被引量:4
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作者 陈军 杜培军 谭琨 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第17期104-108,142共6页
全极化合成孔径雷达(SAR)影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度... 全极化合成孔径雷达(SAR)影像准确分类的一个重要前提是充分提取反映地物实际物理性质的特征。然而现有的全极化SAR特征提取算法和分类算法众多,却均存在各种各样的问题。无论极化特征提取方法还是分类算法,都会影响最终的分类精度。针对此问题,在多次实验的基础上,提出一种综合Pauli极化特征分解和支持向量机(SVM)的分类策略,简称为Pauli—SVM算法。首先通过经典的Pauli分解法提取全极化SAR影像的奇次散射、偶次散射、体散射等极化特征;并将这些信息组合成一个特征向量,然后引入高精度的SVM分类算法,选择训练样本后对全极化SAR影像进行监督分类。在江苏溧水和南京横溪镇两个研究区,以ALOS卫星的PALSAR影像为研究数据,进行监督Wishart分类算法、Freeman特征提取法结合SVM的分类算法、Yamaguchi特征提取法结合SVM的分类算法、Pauli—SVM算法的分类对比实验。结果表明,新提出的Pauli-SVM算法可以有效地提高分类的准确性。 展开更多
关键词 全极化SAR Pauli分解 Freeman分解 Yamaguchi分解 SVM 复Wishart分布
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极化方位角对Yamaguchi参数分解的影响 被引量:3
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作者 史磊 李平湘 杨杰 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2011年第11期 1989-1995,共7页
以极化方位角估计为基础,对由方位向地形引起的极化分解误差进行深入探讨,详细分析方位向地形对4参数Yamaguchi分解的影响,同时利用全极化SAR方位角估计减少地形因素带来的影响。最后,利用AIRSAR系统于1992年在SanFrancisco地区的... 以极化方位角估计为基础,对由方位向地形引起的极化分解误差进行深入探讨,详细分析方位向地形对4参数Yamaguchi分解的影响,同时利用全极化SAR方位角估计减少地形因素带来的影响。最后,利用AIRSAR系统于1992年在SanFrancisco地区的全极化数据进行实验分析。实验结果表明,利用极化方位角补偿的方法,可以改善Yamaguchi分解的精度。 展开更多
关键词 全极化SAR 极化方位角 方位向坡度 Yamaguchi参数分解
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