【技术实现步骤摘要】
一种基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法
[0001]本专利技术涉及城市测绘领域，尤其涉及一种基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法。
技术介绍
[0002]在极化SAR地物分类中，由于极化定向角(特别是接近45
°
的极化定向角)的存在，建筑中往往会识别出大量的体散射分量，这容易将建筑误分类为植被。由于部分植被区域散射环境复杂，散射类型丰富，比如夏天的荷塘，这类植被中往往伴随着较强的二次散射，在分类中容易将植被误分类为建筑。
[0003]采用传统的基于极化信息的地物分类方法，容易造成植被和建筑的误分类，不利于将极化SAR地物分类结果直接应用于城市测绘等领域
技术实现思路
[0004]为解决现有的技术问题，本专利技术提供了一种基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法。
[0005]本专利技术的具体内容如下：一种基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法，包括如下步骤：
[0006]S1，数据获取及预处理，获取用于试验的极化SAR图像以及干涉SAR图像对并进行预处理。用于试验...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法，其特征在于：包括如下步骤：S1，数据获取及预处理，获取用于试验的极化SAR图像以及干涉SAR图像对并进行预处理；其中，用于试验的SAR图像包括：主天线水平极化发射水平极化接收的复图像、主天线水平极化发射垂直极化接收的复图像、主天线垂直极化发射水平极化接收的复图像、主天线垂直极化发射垂直极化接收的复图像以及辅天线水平极化发射水平极化接收的复图像；S2，极化SAR分类，使用传统极化SAR地物分类方法对S1中预处理后的极化SAR图像进行极化分类，并进行类别合并，得到植被像素和建筑像素；S3，极化SAR图像分割，对S1获取的极化SAR图像进行分割，形成连通的同质区域，依据S2中分类得到的植被像素和建筑像素在同质区域内的占比大小，划分出植被区域和建筑区域；S4，结合S1中的主天线水平极化发射水平极化接收的复图像和辅天线水平极化发射水平极化接收的复图像计算相干系数，结合S3获取的所有的植被区域和建筑区域，计算各区域的平均相干系数；S5，对S3获取的所有的植被区域和建筑区域进行45
°
倾斜角直线检测；S6，结合S4获取的各区域的相干系数和S5的45
°
倾斜角直线检测结果对植被区域和建筑区域进行重分类。2.根据权利要求1所述的基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法，其特征在于：S1中，对图像进行预处理包括辐射定标、极化定标、干涉定标以及相干斑去除。3.根据权利要求1所述的基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法，其特征在于：S2中，使用的极化SAR方法包括Wishart
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H/alpha分类方法或基于散射模型的非监督分类方法。4.根据权利要求3所述的基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法，其特征在于：使用基于散射模型的非监督分类方法进行地物分类，包括：S21，进行极化分解，得到表面散射、二次散射以及体散射功率；依据表面散射、二次散射以及体散射功率中的最大者，将像素标记为三种散射类型中的一种；将每种散射类型内的像素各划分为30个聚类；然后使用Wishart分类器合并聚类，使聚类类别减少到15类；S22，将15个类别中功率最低的一类划分为第一类，包含阴影、水体以及功率极低的区域；将主散射类型为表面散射的类别合并为第二类，包含裸露土壤等表面散射占优的地物；将主散射类型为二次散射的类别合并为第三类，包含建筑区域，该类别的像素为建筑像素；将主散射类型为体散射的类别合并为第四类，包含植被区域，该类别的像素为植被像素。5.根据权利要求1所述的基于极化和干涉信息的植被和建筑分类方法，其特征在于：S3中，使用分...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐一凡，刘爱芳，林幼权，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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