（英）集成颜色特征和统计特征的极化SAR图像城区分类框架

在传统的利用极化合成孔径雷达(PolSAR)遥感图像分类中，除了近期一个有监督分类的工作，很少涉及颜色特征。与该工作不同，在本文中，针对城区分类，利用颜色特征构造一个新颖的无监督的分类框架。首先，基于最近提出的PolSAR数据的四分量分解模型，计算了常用的颜色空间：YUV，RGB，HSI和CIELab，通过引入颜色熵量化的选择颜色特征，然后，联合纹理特征和扩展的散射功率熵，用自适应的均值漂移算法分割PolSAR图像，最后，根据基于G0分布的距离测度合并聚簇为较为匀质的地物类别。通过L波段AIRSAR数据和C波段Radarsat-2的PolSAR数据验证了提出算法的有效性，分类正确率表明，相比于已有的工作，提出的算法对于城区有较好的区分能力