基于H/alpha分解的极化SAR图像自动分类MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的极化SAR图像分类解决方案，实现从数据预处理到特征提取的全流程。通过H/alpha分解计算熵和各向异性角，并在H/alpha平面划分8个特征区域完成自动分类，适用于遥感图像分析。

详 情 说 明

基于H/alpha分解的极化SAR图像自动分类系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的极化SAR图像自动分类系统，基于极化目标分解理论中的H/alpha分解方法。系统通过特征值分解提取极化散射特性，利用熵(H)和各向异性角(alpha)两个关键参数，在H/alpha平面上构建8区域分类模型，实现对地物散射机制的有效识别与分类。特别针对旧金山海湾地区的地物特征进行了优化，能够生成高质量的伪彩色分类图和详细的分类统计分析。

功能特性

• 完整的极化SAR处理流程：从原始数据预处理到最终分类结果输出
• H/alpha分解计算：精确计算熵H和各向异性角alpha参数
• 智能区域划分：基于H/alpha平面的8区域自动分类边界划分
• 可视化输出：生成伪彩色分类图和H/alpha平面分布散点图
• 统计分析功能：输出各类别像素数量统计和比例分析
• 区域优化：专门针对旧金山海湾地区地物特征的分类优化

使用方法

1. 准备输入数据：

- 极化SAR数据的协方差矩阵或相干矩阵（C3/T3格式） - 旧金山海湾地区测试数据（建议使用AIRSAR或UAVSAR数据） - 可选的掩膜文件（用于排除无效区域） - 参数配置文件（分类阈值设置等）

1. 运行分类系统：

执行主程序文件启动自动分类流程

1. 获取输出结果：

- 分类结果图（8类伪彩色显示） - H/alpha平面分布散点图 - 分类统计报告（各类别像素数量及比例） - 分类边界坐标数据 - 处理过程中间数据（特征值、熵、各向异性角等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少8GB内存（建议16GB以上）
• 支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了极化矩阵数据的读取与验证、特征值分解计算、熵与各向异性角参数提取、H/alpha平面区域划分算法、分类结果的可视化渲染以及统计报告生成等功能。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，确保分类流程的完整性和数据处理的准确性。