简介:全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(SupportVectorMachine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。
简介:<正>在平面地图上如何塑造地表起伏的立体感,是一个历史悠久而又不断发展着的科学问题。迄今为止,确两种造型方法较好。一种方法是等高线法。普遍认为用等高线正射投影法在地图上描绘地形,是表示地形起伏这种几何信息的最好方法。但是,等高线的立体表现力毕竟是一种人为的抽象设计,它不能够产生出直观形象的立体感,与真实的地貌形态有很大差异,这是它的一大缺陷。另一种方法是用一种光源投射于地形表面所产生的阴影密度来表示的,这是大多数天然事物所具有的模样。其原理是:地物在光照条件下,其上便产生光辉面和阴影面,如果在平面上能表达出全部的光影明暗变化,则在获得的描绘图上产生出一种直观形象的立体效应。在地图制图学领域中,把这种利用假定的倾斜光照制作的地形阴影图,叫做“地貌晕渲图”。由于这种光影明暗法对地形起伏有突出的表现力,晕渲就逐渐成为世界各国用来表达地貌立体感的主要方法之