极化SAR图像分类：多元特征与随机森林的优化策略

近年来，随着遥感技术的发展，基于极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, Polarimetric SAR）的图像分类研究备受关注。本篇文章探讨了如何利用全极化SAR数据进行精确的图像分类，特别是在江苏沿海滩涂地区的应用。研究者陈媛媛、郑加柱、魏浩瀚、张荣春和欧翔合作，采用了一种创新的方法，即结合不同类型的特征提取和随机森林分类模型。 首先，他们采用H/α和Freeman两种极化分解算法来提取极化特征参数，这两种算法能揭示雷达回波的多重散射特性，包括极化状态和强度信息。这些参数反映了地物表面的物理属性，如粗糙度、土壤类型等。接着，通过灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）提取纹理特征参数，这种方法关注的是图像的局部结构和纹理模式，对于识别纹理相似但形状或大小各异的地物类别非常有效。 研究者们进一步对所有提取的特征进行多样化的组合，形成不同的特征集，目的是寻找最能反映地物特性的组合。随后，他们利用随机森林模型进行分类，这是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并集成它们的预测结果，能够提高分类的准确性和鲁棒性。随机森林的优势在于它能够处理高维数据，同时避免过拟合问题。 实验结果显示，单独使用纹理特征进行分类时，效果相对较差，这可能是因为纹理特征对地表细节的依赖性较强，而在某些情况下，其他信息如极化散射特征可能更为关键。相比之下，利用极化分解提取的散射特征进行分类，其结果明显优于基于矩阵元素特征的分类，这表明极化SAR图像中的极化信息对于识别和区分不同类型的地物至关重要。 综合运用极化散射特征和纹理特征，分类性能显著提升，整体精度达到了94.44%，Kappa系数为0.9305，这充分证明了两种特征在分类任务中的互补作用。结论指出，对极化SAR图像中的不同特征进行有效整合是提高分类准确性的关键策略，这为今后的极化SAR图像分析提供了有价值的经验和方法论。 本研究的成果对于环境监测、土地利用规划、海岸线管理等领域具有重要意义，也为后续的极化SAR图像处理和机器学习技术发展奠定了坚实基础。