提出一种基于极化参数优化的面向对象分类方法.该方法结合光学和SAR数据,有效提高了对地物的识别能力.本文方法的关键在于:在H-A-(α)分解中,使用光学影像指导SAR影像选择同质点,使其更精确地估计极化参数并结合光学波谱信息作为输入特征;使用面向对象的分类方法,仅将光学影像作为分割输入,避免SAR噪声引起的分割错误.以美国Ba kersfi e l d地区的Sent i ne l-1/2数据为例,确定7种地物类型,对比分析不同输入与不同分类器对分类结果的影响.研究表明,优化输入参数在纹理丰富区域能够有效提高分类精度;面向对象的分类结果更加稳定并较好地维持地表几何特征;改进分类方法较传统分类方法总体精度提高了近10％,达到92.6％.
合成孔径雷达 极化 多光谱 数据融合 面向对象 土地覆盖分类