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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 来自TomoSAR数据的分类特征设计

DOI：10.1109/igarss.2018.8519060 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 先前研究主要聚焦于利用层析合成孔径雷达（TomoSAR）数据解析成像场景的三维结构，而我们则探究其在监督框架下生成语义土地覆盖图谱的潜力。我们从层析图像堆栈的协方差矩阵及层析聚焦计算得到的断层图中提取不同特征。为评估方法效果，将分类结果与全极化图像获取的分类图进行对比。研究表明：通过精心设计可从多基线单极化协方差矩阵或层析聚焦后断层图提取的手工特征，其分类性能有望超越极化数据。实验显示分类精度显著提升，尤其在异质城区和道路等挑战性类别上表现突出。
作者： Olivier D’Hondt，Ronny H?nsch，Olaf Hellwich
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究断层合成孔径雷达（TomoSAR）数据在监督框架下生成语义土地覆盖图的潜力，并将其与极化SAR数据进行比较。

研究成果

当结合精心设计的包括空间和三维描述符在内的特征时，TomoSAR数据在土地覆盖分类中优于极化SAR数据，尤其对于城市和道路等具有挑战性的类别。这证明了TomoSAR在语义制图方面的潜力，并为未来开发更多特征和先进分类方法提供了建议。

研究不足

该研究依赖于手工设计的特征和特定数据集；未来工作可探索更复杂的算法及附加特征。该方法可能受限于多基线数据的可用性和计算资源。

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