Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification has been investigated vigorously in various remote sensing applications. However, it is still a challenging task nowadays. One significant barrier lies in the speckle effect embedded in the PolSAR imaging process, which greatly degrades the quality of the images and further complicates the classification. To this end, we present a novel PolSAR image classification method, which removes speckle noise via low-rank (LR) feature extraction and enforces smoothness priors via Markov random field (MRF). Specifically, we employ the mixture of Gaussian-based robust LR matrix factorization to simultaneously extract discriminative features and remove complex noises. Then, a classification map is obtained by applying convolutional neural network with data augmentation on the extracted features, where local consistency is implicitly involved, and the insufficient label issue is alleviated. Finally, we refine the classification map by MRF to enforce contextual smoothness. We conduct experiments on two benchmark PolSAR datasets. Experimental results indicate that the proposed method achieves promising classification performance and preferable spatial consistency.


翻译:在各种遥感应用中,对几何合成孔径雷达(PolSAR)图像分类进行了积极调查,然而,这仍然是当今一项具有挑战性的任务。一个重大的障碍在于PolSAR成像过程中嵌入的分光效应,它极大地降低了图像质量,使分类更加复杂。为此目的,我们提出了一个新的PolSAR图像分类方法,通过低级特征提取消除分光噪音,并通过Markov随机场(MRF)实施平滑的预兆。具体地说,我们使用高萨基强力LR矩阵化混合来同时提取有区别的特征并消除复杂的噪音。然后,通过应用具有本地一致性隐含特征数据增强的进动神经网络来获得一个分类图,并减轻标签不足的问题。最后,我们用MRF改进了分类图,以强化背景的顺畅性。我们在两个基准PolSAR数据集上进行了实验。实验结果表明,拟议的方法取得了有希望的分类业绩和更好的空间一致性。

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