全极化SAR分类算法

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全极化SAR分类算法

详 情 说 明

全极化SAR分类算法是极化合成孔径雷达图像处理中的核心技术，其核心思想是通过分解电磁波的散射特性来识别地物类型。H/alpha分解作为经典方法，通过熵值H和散射角alpha两个关键参数构建二维平面，将不同地物的散射机制划分到9个典型区域。

实现流程主要分为三步：首先对极化协方差矩阵进行特征分解，计算每个像素的熵H和平均散射角alpha；然后根据H-alpha平面划分规则确定像素类别；最后通过颜色映射可视化分类结果。其中熵值反映散射随机性，植被区域通常呈现较高熵值，而光滑表面如水体具有较低熵值。散射角则能区分奇次散射（低alpha）、二面角散射（高alpha）等物理过程。

该算法在植被监测、土壤湿度反演等遥感应用中表现突出，其优势在于物理意义明确且对噪声鲁棒。改进方向包括结合Wishart分类器进行迭代优化，或引入机器学习方法提升复杂场景分类精度。实际部署时需注意数据预处理环节，特别是滤波去噪和辐射校正对分类效果的影响。