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基于超像素与机器学习的极化SAR图像地物分类：方法创新与应用拓展.docx

发布：2025-03-26约3.27万字共24页下载文档

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基于超像素与机器学习的极化SAR图像地物分类：方法创新与应用拓展

一、引言

1.1研究背景

随着遥感技术的飞速发展，极化合成孔径雷达（PolarimetricSyntheticApertureRadar，简称极化SAR或PolSAR）作为一种先进的主动式微波成像技术，能够全天时、全天候地获取地球表面的信息，在遥感领域中发挥着越来越重要的作用。极化SAR通过发射和接收不同极化状态的电磁波，获取目标丰富的极化信息，能够更完整地反映目标的散射特征，这使得极化SAR图像在各种地物分类应用中展现出独特的优势，成为当前遥感领域的研究热点之一。

在城市规划领域，极化SAR图像的地物

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