浮油厚度PolSAR图像分类的多特征融合

浮油轮廓和厚度信息是估计溢油量的重要指标。 如何快速估算浮油厚度是一个热门的研究课题。 在本文中,基于极化合成Kong径雷达(PolSAR)特征与浮油厚度之间的潜在相关性,使用多特征融合策略来设计分类器。 考虑到极化特性之间的相关性,使用马哈拉诺比斯距离对模糊C均值聚类的初始聚类中心进行优化,然后进行浮油厚度的估算。 通过对墨西哥湾两组PolSAR溢油数据的浮油厚度进行分类,证明该算法是有效的。