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J-GLOBAL ID：201202210448996869   整理番号：12A0198654

標的散乱類似性に基づくPOLSAR画像のための教師なし地形分類の新しい方法

A New Scheme of Unsupervised Terrain Classification for POLSAR Imagery Based on Target Scattering Similarities

著者 (4件)： Chen Qiang (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Hunan, Changsha) ,  Jiang Yongmei (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Hunan, Changsha) ,  Lu Jun (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Hunan, Changsha) ,  Kuang Gangyao (Coll. of Electronic Sci. and Engineering,National Univ. of Defense Technol., Hunan, Changsha)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 38  号： 12  ページ： 2729-2734  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Hアルファベースの分類の欠点に注目して,監督を受けない地形分類の新しい方法を標的散乱類似性に基づいて提案する。この新しい方法は,最初に,地形散乱を3つのクラスに標的散乱のランダム性で分割する。次に,これらの3つのクラスを標的散乱類似性で意図的に細分する。地形散乱クラスは標的散乱類似性によって自動的に決定されるので,アルファ角の任意に固定した線形決定境界の欠点は克服される。また,応用として,教師なし地形分類の新しい方法を新しい方法のフレームの下で発表する。標的散乱のランダム性の尺度であるターゲットエントロピーを有する地形散乱を分割した後,新しい方法は,3つのクラスを10のクラスに表面散乱類似性,二重散乱類似性,二重散乱類似性,および体積散乱類似性で3つのクラスを10のクラスに意図的に細分する。表面散乱,二重散乱,および体積散乱が地形の物理的散乱機構の固有特性であるので,新しい方法の分類結果は真の地形散乱と,一貫している。サンフランシスコ市の真の偏光データで,新しい方法の実現可能性と新しい方法の有効性を確証する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *自動分類 ,  *合成開口レーダ ,  電波画像 ,  類似性 ,  カリフォルニア州 ,  ターゲット ,  エントロピー ,  実現可能性
準シソーラス用語： *教師なし分類 ,  SAR画像 ,  サンフランシスコ市

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 標的 ,  散乱 ,  類似性 ,  教師 ,  地形分類