对美国旧金山数据进行极化分类

资 源 简 介

对美国旧金山数据进行极化分类

详 情 说 明

内容： 极化分类是一种常用于遥感数据处理的技术，特别适用于合成孔径雷达（SAR）数据的分析。Wishart分类是基于Wishart分布的统计方法，能够有效区分不同地物的极化散射特性，适用于城市、水体、植被等地物分类的场景。

针对旧金山地区的极化SAR数据，Wishart分类算法经过调试后可实现地物分类。该方法能够利用SAR数据的极化信息，如HH、HV、VH、VV通道，通过计算协方差矩阵并进行统计分析，实现对城市建筑、海洋、公园等地物的自动化识别。

这种分类方法在地理信息系统（GIS）、环境监测和城市规划中具有重要价值，尤其适用于多云或夜间条件下的遥感观测，弥补了光学遥感的不足。