基于多层网络模型的全极化SAR图像分类

资 源 简 介

基于多层网络模型的全极化SAR图像分类

详 情 说 明

全极化合成孔径雷达(SAR)图像分类是遥感领域的重要研究方向。相比传统光学图像，SAR图像具有全天候、全天时的观测优势，而全极化SAR更包含了丰富的散射信息。近年来，基于多层网络模型的深度学习方法在该领域展现出显著优势。

多层网络模型通过构建深度神经网络架构，能够自动学习从原始极化数据到语义类别的高层次特征表示。典型的处理流程首先会对全极化SAR数据进行预处理，包括辐射校正和相干矩阵生成。然后网络通过多级非线性变换，逐步提取从底层纹理到高层语义的层次化特征。

在全极化SAR分类任务中，网络设计需要特别考虑极化信息的有效利用。常见的做法包括将相干矩阵作为网络输入，或在网络结构中嵌入极化特征提取模块。此外，由于SAR图像特有的斑点噪声，网络通常需要结合多尺度分析和上下文建模来提高分类鲁棒性。

相比传统机器学习方法，深度多层网络能更好地捕捉复杂的散射机制与地物类型的非线性关系。特别是在处理复杂场景时，如混合植被区或城市建筑群，深度网络展现出更强的特征区分能力。未来发展方向包括轻量化网络设计、小样本学习以及多源数据融合等。