基于粒子群算法的全极化sar图像非监督分类算法研究

？提出了一种基于h/α/a和粒子群优化(pso)算法的全极化sar数据非监督分类方法。该方法利用h/α/a对全极化sar数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对pso算法进行初始化,然后采用pso对极化sar数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的wishart-h/α/a分类方法。