论文部分内容阅读
提出了一种多视极化合成孔径雷达（PolSAR）图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性，并进行初始的最大似然分类，然后利用马尔可夫随机场（MRF）估计像素类标号的先验概率，最后根据MAP（最大后验概率）准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高，收敛速度快。利用NASA／JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。