[发明专利]SAR图像自动分类系统及方法

说明书

本发明的SAR图像自动分类系统，包括：原始图像入库处理单元，对原始SAR数据进行解析得到基本信息，并根据基本信息中包含的极化方式生成SAR图像，将基本信息和SAR图像关联起来保存到原始图像库中；原始图像库，保存SAR图像及其基本信息；样本库，保存样本图像和样本配置文件；样本库构建单元，从原始图像库中选择SAR图像作为样本图像，对该样本图像设置参数来生成样本配置文件，并将样本图像和对应的样本配置文件关联起来保存到所述样本库中；以及分类单元，根据待分类图像的基本信息，从样本库中获取匹配的样本图像及其样本配置文件，根据该样本配置文件生成自动分类配置文件，基于该自动分类配置文件对待分类图像进行分类。

技术领域

本发明属于遥感图像处理技术领域，特别是涉及基于样本库管理和多种分类方法的SAR图像自动分类方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种主动成像雷达系统，具有全天候、昼夜成像的特点，其中，极化SAR系统可工作在不同极化通道组合模式下，能获得更多的地物目标信息。近年来，已出现多种SAR系统，SAR信息的解译和应用显示出更加广泛的应用前景，在土地利用、地表覆被、目标检测等方面发挥了越来越重要的作用。

SAR图像的应用过程中，图像分类是极化SAR图像解译的一项重要内容，目前，未出现针对SAR场景的专用分类体系，不能对海量SAR数据进行有效管理，SAR处理主要依赖具体数据类型和算法，主要靠人工目视判读，无法实现真正的自动解译。这些问题大大地阻碍了SAR图像的应用潜力，降低了SAR图像的解译效率。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种可自动对SAR图像进行分类的基于样本库的SAR图像自动分类系统及分类方法。

用于实现上述本发明的目的的SAR图像自动分类系统，其特征在于，包括：原始图像入库处理单元，对所输入的原始SAR数据进行解析得到该SAR数据的基本信息，并根据所得到的基本信息中包含的极化方式生成SAR图像，将所述基本信息和所述SAR图像关联起来保存到原始图像库中；原始图像库，用于保存所述SAR图像及其相应的基本信息；样本库，用于保存样本图像和样本配置文件；样本库构建单元，从所述原始图像库中选择SAR图像作为样本图像，对该样本图像设置参数来生成样本配置文件，并将所述样本图像和对应的样本配置文件关联起来保存到所述样本库中；以及分类单元，以所输入的待分类SAR图像的基本信息作为查询条件，从所述样本库中获取匹配的样本图像及其样本配置文件，根据该样本配置文件生成自动分类配置文件，基于该自动分类配置文件对所述待分类SAR图像进行分类。

所述基本信息还包括图像的地物目标类型、数据源、分辨率、成像时间。

进一步，所述自动分类配置文件包括自动分类中推荐使用的特征，

所述分类单元根据所述自动分类配置文件包括的自动分类中推荐使用的特征，通过交叉验证的方式分析获取分类效果最好的分类器作为最优分类器，之后利用样本图像训练所获取的最优分类器，最后利用训练好的最优分类器对待分类SAR图像进行分类。

进一步，还包括分类器模板库，用于保存已经训练好的各种分类器模板，当分类器模板库中存在与所获取的最优分类器相应的分类器模板时，不需训练所获取的最优分类器，直接利用分类器模板库中相应的训练好的分类器对待分类SAR图像进行分类。