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结合后验概率对分类的影响和全极化SAR数据特点,提出了一种全极化SAR数据分类方法.首先将全极化SAR数据的协方差矩阵转换为9个服从正态分布的强度量；然后通过迭代分类计算类别出现的概率,对9个强度量进行基于最大后验概率的分类.以黑龙江省逊克县境内的一景ALOS PALSAR全极化数据为例,用该方法进行分类,总体精度和Kappa系数分别达到81.34％和0.84,优于传统的最大似然分类方法.
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武汉大学学报（信息科学版）
ISSN： 1671-8860
CN： 42-1676/TN
Year： 2013
Issue： 6
Volume： 38
Page： 648-651
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