【摘 要】
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地物分类是PolSAR（极化合成孔径雷达）的重要应用方向。传统算法需要基于特定数据人工选取特征和设计分类器,而深度学习算法能够自行从海量数据中提取层次化特征。在深度学习算
【机 构】
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复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571132,61331020);上海航天科技创新基金(SAST2016061)
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地物分类是PolSAR（极化合成孔径雷达）的重要应用方向。传统算法需要基于特定数据人工选取特征和设计分类器,而深度学习算法能够自行从海量数据中提取层次化特征。在深度学习算法总结的基础上,结合深度学习和PolSAR大数据,提出了一种高效率、高精度的通用分类器设计方法。使用人工标记的数据训练CNN（深度卷积网络）,自动化地进行特征学习和提取,并实现高精度的地物自动分类。在具有不同分辨率的机载和星载PolSAR数据上对通用分类器进行测试,都能快速、准确地分类。研究成果可快速将PolSAR数据转译为更直观的地物分
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