發明公開了一種基于隨機森林構圖的半監督極化SAR圖像分類方法。主要解決了已有的分類方法中表示樣本點之間相似關系的不足,未利用空間信息的問題。其步驟為:輸入極化SAR圖像原始數據;提取數據的相關特征,得到數據集;構建初始隨機森林模型;利用兩個不同屬性樣本集訓練兩個分類器,用于協助訓練半監督隨機森林模型;優化半監督隨機森林模型;構建相似關系圖;構建空間信息圖;合并相似關系圖和空間信息圖得到樣本點之間的相似關系矩陣;對圖像進行分類并計算正確率。本發明利用半監督隨機森林算法構建出更加親和的相似關系圖和空間信息,提高了極化SAR圖像的分類正確率。用于地質勘探,搶險救災,目標識別等民用和軍用領域。
聲明:
“基于隨機森林構圖的極化SAR圖像半監督分類方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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