全极化SAR图像分类优于双极化与单极化：SVM应用研究

本文探讨了利用支持向量机（SVM）在全极化、双极化和单极化合成孔径雷达（SAR）图像分类中的性能比较。SVM因其在小样本训练数据下的优异分类性能，已经广泛应用于众多领域，包括遥感图像处理。作者首先介绍了极化SAR的基本概念，指出极化描述了电磁波的振动状态，全极化SAR提供了丰富的散射信息，双极化则介于全极化和单极化之间。 文章的重点在于通过在极化SAR图像特征提取的基础上，将SVM应用于实际的分类任务。作者采用定性和定量的方法对比了三种极化模式下的分类效果，旨在揭示不同极化组合对分类结果的影响。实验结果显示，全极化数据的分类性能最优，双极化次之，而单极化性能相对较差。有趣的是，在某些特定情况下，双极化与全极化的分类性能非常接近，这表明双极化在某些场景下也能够提供较高的分类准确性。 此外，作者还结合地物极化散射特性分析了分类精度差异的原因。地物对不同极化辐射的散射特性差异反映了其物理特性的不同，这在全极化数据中能得到充分展示，而在双极化中则部分丢失了信息。因此，选择哪种极化类型取决于具体的应用需求和目标地物的特性。 文章最后提到了SAR图像分类的两大方法——监督分类和非监督分类，其中SVM属于监督学习方法，通过训练样本建立模型，然后用于新的数据分类。Vapnik等人提出的SVM理论为这一领域带来了创新，其在小样本情况下表现突出，对于处理复杂地物类别和噪声环境下的SAR图像具有显著优势。 本文通过对SVM在全极化、双极化和单极化SAR图像分类中的实际应用，为我们提供了关于如何有效利用这些极化信息进行地物分类的见解，对于遥感图像分析领域的研究人员和实践者具有重要的参考价值。