基于多级分类的 PolSAR 图像机场跑道检测

提出一种复杂场景极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar，PolSAR）图像机场跑道多级分类检测方法。首先利用先验信息进行 h/q 第一级分类，得到图像中各类训练样本模板；然后利用 PolSAR图像极化相干矩阵的统计特性进行第二级分类；再根据跑道的弱回波特性，利用极化总功率检测器完成第三级分类，提取图像中疑似机场跑道区域；最后根据机场跑道的尺寸及结构特征进行判别，确定机场跑道区域。采用美国 UAVSAR 机载系统获取的多组实测数据对算法进行验证，并与现有的两种方法进行比较，结果表明，本文算法能有效地检测出跑道，并保持跑道结构完整、轮廓清晰且虚警率低。