模糊超像素模型及其在极化SAR图像地物分类中的应用

Research on classification is important in the understanding and interpretation of polarimetric SAR image. It is of great theoretical significance and practical value to improve the application level of polarimetric SAR remote sensing. However, the speckle noise and lack of labeled sample seriously affect the improvement of the performance of polarimetric SAR image classification. This project plans to address the problem of speckle noise and lack of labeled sample in polarimetric SAR image classification. The traditional superpixels model is extended to fuzzy-superpixels model for suppressing speckle noise and reducing the production of hybrid superpixels. Based on fuzzy-superpixels model, a labeled sample extension method is developed for polarimetric SAR image classification. The contents of this project include: 1) Establish fuzzy-superpixels model for polarimetric SAR image classification. 2) Develop superpixels similarity metric and extend labeled sample. 3) Based on fuzzy-superpixels and extended labeled sample, research on low complexity and high precision classification of polarimetric SAR image. Our works hope to offer a new idea and a more effective solution to classification of remote sensing images.

地物分类是极化SAR影像理解与解译的重要研究内容，对于提高极化SAR遥感的应用水平具有重要理论意义及实用价值。然而极化SAR成像机制引起的相干斑噪声和极化SAR图像标记样本匮乏的现实情况，严重影响和制约了极化SAR图像地物分类性能的提高。本课题针对极化SAR图像相干斑噪声和标记样本不足的问题，引入模糊理论，将传统超像素模型拓展至模糊超像素模型，在抑制相干斑噪声的同时，减少混合超像素的生成；基于模糊超像素，设计极化SAR图像标记样本扩展方法，并在上述基础上研究极化SAR图像地物分类方法。具体内容包括：（1）针对极化SAR地物分类问题建立模糊超像素模型；（2）设计超像素相似性度量准则，基于模糊超像素扩展标记样本；（3）在模糊超像素模型与扩展标记样本方法的基础上，研究极化SAR图像地物分类方法，实现低复杂性，高精度的极化SAR图像地物分类，为遥感影像地物分类提供新的研究思路和更有效的解决办法。

地物分类是极化SAR影像理解与解译的重要研究内容，对于提高极化SAR遥感的应用水平具有重要理论意义及实用价值。然而极化SAR成像机制引起的相干斑噪声和极化SAR图像标记样本匮乏的现实情况，严重影响和制约了极化SAR图像地物分类性能的提高。本课题针对极化SAR图像相干斑噪声和标记样本不足的问题，引入模糊理论，将传统超像素模型拓展至模糊超像素模型，在抑制相干斑噪声的同时，减少混合超像素的生成；基于模糊超像素，设计极化SAR图像标记样本扩展方法，并在上述基础上研究极化SAR图像地物分类方法。具体内容包括：（1）针对极化SAR地物分类问题建立模糊超像素模型；（2）设计超像素相似性度量准则，基于模糊超像素扩展标记样本；（3）在模糊超像素模型与扩展标记样本方法的基础上，研究极化SAR图像地物分类方法，实现低复杂性，高精度的极化SAR图像地物分类，为遥感影像地物分类提供新的研究思路和更有效的解决办法。