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基于Pinball損失函數(shù)支持向量機(jī)的極化SAR圖像魯棒分類
關(guān)鍵詞：極化sar 分類算法 魯棒學(xué)習(xí)
摘要：考慮到極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)圖像標(biāo)注信息量低以及相干斑噪聲難以消除的問(wèn)題,該文從魯棒統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的角度提出了一種基于Pin-SVM的極化SAR圖像魯棒分類方法,根據(jù)極化SAR圖像的散射特性和地物的紋理特性,通過(guò)求解兩類樣本之間的最大分位數(shù)距離來(lái)確定分類超平面,在無(wú)需迭代的前提下得到更加魯棒的分類結(jié)果。相比傳統(tǒng)的基于最大間隔的極化SAR圖像分類算法,該文所提算法一方面在對(duì)極化SAR圖像提取到的特征中包含的噪聲具有更好的魯棒性,另一方面對(duì)于訓(xùn)練樣本的抽樣范圍不敏感,即重采樣具有更好的魯棒性。利用EMISAR的Foulum地區(qū)極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了算法驗(yàn)證,多種情況的對(duì)比實(shí)驗(yàn)的結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
雷達(dá)學(xué)報(bào)雜志要求:
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