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一种综合的极化SAR非监督分类方法: 收藏
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引用; 《测绘科学》2017年第9期42卷 94-97,120页; 作者：王延霞李鹏盛业华李德亮滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 安徽省地理信息集成协同创新中心安徽滁州239000 虚拟地理环境教育部重点实验室南京210046; 针对仅利用物理散射特征分类方法无法实现精细类别差异区分和分辨率保持的问题,该文设计了一种将物理散射机制和统计特征相结合的极化SAR非监督分类算法。该算法采用加利福尼亚州Camp Roberts地区的JPL AIRSAR数据,通过H/A/珔α和Wishar...; 针对仅利用物理散射特征分类方法无法实现精细类别差异区分和分辨率保持的问题,该文设计了一种将物理散射机制和统计特征相结合的极化SAR非监督分类算法。该算法采用加利福尼亚州Camp Roberts地区的JPL AIRSAR数据,通过H/A/珔α和wishart分类相结合的非监督分类方法,对900像素×900像素大小的研究区进行了分类,分类结果表明,该算法在保持分辨率及区分精细类别差异方面是有效的。; 来源：详细信息评论

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