一种极化SAR影像分类中的半监督降维方法

针对极化合成孔径雷达(SAR)应用中存在的特征冗余问题,结合线性判别分析(LDA)和局部线性嵌入(LLE)的思想,提出一种半监督降维算法:半监督局部判别分析(SLDA)。该算法首先基于LLE的局部保持特性建立正则项,以避免学习中的过拟合问题。然后,在标记样本集上进行正则化的判别分析,以增强算法的推广能力,同时保持所有样本点在原始空间的局部几何结构。利用RADARSAT-2和AIRSAR卫星获得的Flevoland地区的全极化SAR数据进行降维实验,结果表明SLDA提取的低维特征具有"类内紧聚,类间分离"的特性;进一步的分类实验结果表明,SLDA只需1‰~2‰的标记样本就能使分类精度达到90%左右,分类性能优于其他对比方法。