研究单波段单极化SAR图像中水体和居民地信息的提取方法

SAR图像上水体和居民地信息的提取在实际应用中具有重要的意义。为了更好地提取SAR图像上水体 和居民地，以单波段单极化Radarsat—l SAR图像为研究对象，首先利用半变异函数分析样本图像的结构特性来确定 纹理信息提取的最佳参数；然后，在此基础上基于灰度共生矩阵计算SAR图像均值、角二阶矩和熵3种纹理测度， 建立了适于图像分类的多维特征空间，从而有效地增强了水体和居民地信息；最后通过样本采集，使用支持向量机 分类器进行水体和居民地信息提取，并采用近期归一化植被指数(NDVI)数据和分类结果进行目标层融合来消除 山体因素的影响，信息提取的结果显示，分类总体精度为82．57％ ，Kappa系数为0．58，较准确地提取了水体和居民 地信息。