.png){kind=icon}
返回
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
摘要
En 中文
遥感数据对于理解环境动态、进行预测以及早期灾害检测至关重要。微波遥感传感器补充了光学光谱观测提供的信息，其优势在于对恶劣大气条件不敏感，并且自带照明源。一方面，新一代和星座式的合成孔径雷达（SAR）传感器提供了高空间分辨率、高时间分辨率且覆盖范围优良的图像；另一方面，SAR图像易受斑点噪声影响，需要特定的模型和信息提取技术。在此背景下，G0分布族是SAR强度数据的合适模型，因为它能很好地描述不同纹理程度区域。信息论在信号和图像处理领域已获得重要地位，用于参数估计和特征提取。熵在此领域中脱颖而出，成为最具表现力的特征之一。我们评估了多种参数和非参数香农熵估计器作为监督和非监督分类算法输入时的性能，并提出了针对非参数熵估计器的精细调优方法。最后，我们将这些技术应用于实际数据。
期刊
暂无期刊信息
机构
暂无机构信息
引用论文
暂无论文信息