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TOPSIS融合极化信息的复杂背景下滑坡检测方法
文献摘要：
如何在具有多种地物类型的复杂背景下准确地识别滑坡区域,同时较好地抑制其他地物造成的虚警,是基于极化合成孔径雷达(PolSAR)数据进行滑坡检测的关键问题.针对此问题,提出一种利用优劣解距离法(TOPSIS)融合极化信息的滑坡检测方法.首先通过Yamaguchi分解、H/A/α分解和相关系数计算得到8个极化特征参数,然后对这些参数进行归一化和同趋势化处理,同时利用层次分析法(AHP)优化设计TOPSIS的权重,在此基础上精确计算每个像素与滑坡的相似度,经阈值分割和形态学处理得到疑似滑坡区域;进一步采用滑坡前、后单极化数据的相干图来剔除疑似滑坡区域中的虚警,有效实现精准检测复杂背景下滑坡区域的目的.实验以深圳"12·20"滑坡和日本北海道"9·6"滑坡为例,结果表明,与现有方法相比,本文方法在有效抑制虚警率的情况下将滑坡检测正确率提升了10％以上.
文献关键词：
极化合成孔径雷达;滑坡检测;优劣解距离法;散射特性;极化特征参数
中图分类号：
作者姓名：
高欧阳;牛朝阳;刘伟;张浩波;邹玮琦;张雅歌
作者机构：
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院, 河南郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]高欧阳;牛朝阳;刘伟;张浩波;邹玮琦;张雅歌-.TOPSIS融合极化信息的复杂背景下滑坡检测方法)[J].雷达科学与技术,2022(06):643-650
A类：
B类：
TOPSIS,复杂背景,滑坡检测,种地,地物类型,滑坡区,极化合成孔径雷达,PolSAR,优劣解距离法,Yamaguchi,极化特征参数,趋势化,像素,阈值分割,形态学处理,理得,单极,相干,精准检测,北海道,虚警率,散射特性
AB值：
0.291344
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