研究目的
研究利用全极化探地雷达和Freeman-Durden三成分分解方法对地下物体进行随机森林分类的应用。
研究成果
采用Freeman - Durden三分量分解的全极化探地雷达，随机森林方法成功应用于地下目标分类，准确率达到78.57%。这为全极化探地雷达分类的机器学习算法进一步实际研究铺平了道路。
研究不足
该研究尚处于早期阶段，遥感分类与地下物体分类之间的差异需要进一步考量。
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[IEEE 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 瑞士拉珀斯维尔 (2018.6.18-2018.6.21)] 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 基于随机森林的全极化探地雷达地下目标分类
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[IEEE 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 瑞士拉珀斯维尔 (2018.6.18-2018.6.21)] 2018年第17届国际探地雷达会议(GPR) - 基于随机森林的全极化探地雷达地下目标分类
DOI：10.1109/ICGPR.2018.8441585
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
近年来，部分学者将全极化探地雷达应用于地下目标分类并取得良好效果。但随着数据量增加，计算效率会随之下降。随机森林是适用于海量数据的方法，在遥感领域已得到广泛应用。本文采用随机森林进行地下目标分类，为验证可行性开展了实验室实验，并以Freeman-Durden三成分分解参数作为分类特征。最终获得78.57%的分类准确率，分类结果图进一步证明了随机森林对地下目标分类的有效性，这为全极化探地雷达分类的机器学习算法实际应用研究奠定了基础。
作者：
Minghe Zhang，Xuan Feng，Yan Zhang，Enhedelihai Nilot，Zejun Dong，Haoqiu Zhou
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