一种结合分水岭与决策树c5.0的极化sar分类方法

？目的提出了一种利用多种极化特征并结合分水岭算法与决策树c5.0分类器的极化sar数据分类方法。首先对极化sar数据进行极化精致lee滤波,接着对其进行极化分解得到多个极化通道与paulirgb图像,改进梯度图生成法并进行形态学分水岭分割与区域合并,最后选择样本构建决策树c5.0分类器并进行分类。实验结果表明,该方法与传统基于像素的分类方法相比精度有显著提高,同时由于使用了较多的极化特征,也使分类精度在一定程度上得到了提高。