%0 Journal Article
%T 基于极化特征和纹理特征的PolSAR影像建筑物提取方法<br>PolSAR remote sensing image method for building extraction based on polarization and texture characteristics
%A 马肖肖
%A 程博
%A 刘岳明
%A 崔师爱
%A 梁琛彬
%J 中国科学院大学学报
%D 2019
%R 10.7523/j.issn.2095-6134.2019.05.014
%X 摘要 极化合成孔径雷达（PolSAR）以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点，在城市地物提取领域中发挥着重要作用，并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像，利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征，通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合，结合主成分分析法（PCA）和支持向量机法（SVM）对城市建筑物进行提取，并定量评估精度。结果表明：基于极化特征的建筑物提取精度最高为92.4%；基于纹理特征的提取精度最高为88.9%；极化特征与纹理特征相结合可以提高精度，最高精度为93.7%；PCA特征融合算法具有较高的运算效率，同时提高了精度。<br
%K 极化分解
%K 极化特征
%K PolSAR
%K 建筑物提取
%K PCA特征融合<br>polarization decomposition
%K polarization characteristics
%K PolSAR
%K building extraction
%K PCA feature fusion
%U http://journal.ucas.ac.cn/CN/abstract/abstract12719.shtml