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關鍵詞：極化sar 分類算法 魯棒學習 

摘要：考慮到極化合成孔徑雷達(PolSAR)圖像標注信息量低以及相干斑噪聲難以消除的問題,該文從魯棒統計學習的角度提出了一種基于Pin-SVM的極化SAR圖像魯棒分類方法,根據極化SAR圖像的散射特性和地物的紋理特性,通過求解兩類樣本之間的最大分位數距離來確定分類超平面,在無需迭代的前提下得到更加魯棒的分類結果。相比傳統的基于最大間隔的極化SAR圖像分類算法,該文所提算法一方面在對極化SAR圖像提取到的特征中包含的噪聲具有更好的魯棒性,另一方面對于訓練樣本的抽樣范圍不敏感,即重采樣具有更好的魯棒性。利用EMISAR的Foulum地區極化SAR數據進行了算法驗證,多種情況的對比實驗的結果驗證了該算法的有效性。

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