%0 Journal Article
%T 基于全极化SAR非监督分类的迭代分类方法
%A 刘秀清
%A 杨汝良
%J 电子学报
%P 1974-1977
%D 2004
%X 本文在全极化合成孔径雷达(SAR)特征分解和最大似然估计(ML)分类的基础上,提出基于全极化SAR极化特征分解及最大似然估计的非监督分类迭代算法.这种方法灵活性好、精度高.本文提出了迭代分类方法的几种方案.针对特征分解和ML分类的各自特点,进行了分析比较,可以根据实际需要选择适合的迭代方法.并利用NASAJPL实验室的实测数据对该迭代分类算法进行了实验研究,得到了很好的实验结果.实验结果证明这种迭代算法有很好的适应性和很强的鲁棒性.
%K 全极化SAR
%K 特征分解
%K 最大似然估计
%K 非监督分类
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract3463.shtml