基于机器学习的SAR图像分类与识别研究_应厚泽

资 源 简 介

基于机器学习的SAR图像分类与识别研究_应厚泽

详 情 说 明

合成孔径雷达(SAR)图像分类与识别是遥感领域的重要研究方向。与传统光学图像不同，SAR图像具有全天候、全天时的成像优势，但同时也存在相干斑噪声和几何形变等挑战。

机器学习方法为SAR图像解译提供了新思路。通过特征提取和模式识别算法，可以自动区分不同地物类型或军事目标。常用技术包括传统监督分类方法（如SVM、随机森林）和深度学习模型（如CNN、Transformer）。研究重点往往集中在噪声抑制、特征鲁棒性提升和小样本学习等方向。

当前该领域的发展趋势体现在三个层面：算法上探索更高效的网络架构，数据层面注重多源信息融合，应用层面则向实时处理和边缘计算延伸。这些技术进步正在推动SAR图像在灾害监测、军事侦察等场景中的实用化进程。