基于深度極化數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)與多特征融合的極化SAR圖像分類基于深度極化數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)與多特征融合的極化SAR圖像分類

摘要：極化合成孔徑雷達(dá)（SAR）被廣泛應(yīng)用于地球觀測、軍事、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域，極化SAR圖像分類是SAR應(yīng)用中的重要研究方向之一。本文針對傳統(tǒng)極化SAR圖像分類方法存在的問題，提出了一種基于深度極化數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)與多特征融合的方法。通過使用深度學(xué)習(xí)方法提取極化數(shù)據(jù)的特征，并將多個特征融合起來，以提高極化SAR圖像的分類精度。實驗證明，該方法可以有效地提升極化SAR圖像分類的性能。

1.引言

極化SAR圖像具有天然的極化信息，可以提供物體的更多細(xì)節(jié)信息和反射特性。因此，極化SAR圖像分類一直是SAR圖像研究中的一項重要任務(wù)。傳統(tǒng)的極化SAR圖像分類方法主要依賴于手工設(shè)計的特征，如極化散射矩陣特征、極化參數(shù)特征等。然而，由于SAR圖像龐大的數(shù)據(jù)量和高維特征空間，傳統(tǒng)方法在抽取特征和分類時存在較大困難。

2.深度學(xué)習(xí)方法在極化SAR圖像分類中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)方法可以通過端到端的方式學(xué)習(xí)特征表示，并具有較強的自適應(yīng)能力。本文將深度學(xué)習(xí)方法引入到極化SAR圖像分類任務(wù)中，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）對極化數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)。

2.1極化SAR圖像數(shù)據(jù)表示

極化SAR數(shù)據(jù)由散射矩陣表示，散射矩陣是一個復(fù)數(shù)矩陣，包含了SAR傳感器接收到的多種信息。為了方便深度學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用，本文將極化SAR數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實數(shù)矩陣，然后作為CNN的輸入。

2.2構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)

本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來學(xué)習(xí)極化SAR圖像的特征表示。CNN具有層次結(jié)構(gòu)，通過堆疊卷積層、池化層和全連接層等組件，可以對圖像進(jìn)行高效的特征學(xué)習(xí)。

3.多特征融合方法

為了進(jìn)一步提高極化SAR圖像分類的性能，本文提出了一種多特征融合方法。通過將多個特征融合起來，可以綜合利用不同特征的信息，提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.1特征融合方法之特征層融合

特征層融合是將不同特征的特征圖按通道方向進(jìn)行拼接，作為下一層的輸入。

3.2特征融合方法之特征級融合

特征級融合是將不同特征的特征進(jìn)行融合，形成新的特征表示。

4.實驗結(jié)果與分析

本文在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，比較了傳統(tǒng)方法和提出的方法在極化SAR圖像分類任務(wù)上的性能。實驗結(jié)果表明，提出的方法相比傳統(tǒng)方法在分類準(zhǔn)確度上有明顯提升。

5.結(jié)論

本文提出了一種基于深度極化數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)與多特征融合的極化SAR圖像分類方法。通過深度學(xué)習(xí)方法學(xué)習(xí)極化數(shù)據(jù)的特征，再通過多特征融合提高分類精度。實驗結(jié)果驗證了該方法的有效性。

本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和多特征融合的極化SAR圖像分類方法。通過使用CNN進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，可以高效地提取圖像的特征表示。同時，通過多特征融合方法，可以綜合利用不同特征的信息，提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。實驗結(jié)