《表1 27个特征参量：基于支撑向量机和超像素的极化SAR图像分类》

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《基于支撑向量机和超像素的极化SAR图像分类》

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根据文献[17]提出改进的sigma滤波器对PolSAR数据滤波，再结合极化协方差矩阵C和极化相干矩阵T可以得到文中需要的特征参数。特征参数如表1所示，共27维。表1中，前11个极化特征是进行简单的算术运算而提取的极化参数，其优点是计算简单，能反映一部分极化信息。后16个极化特征参数是极化目标分解后的极化参数，这些极化参数可以表征目标的散射信息和几何结构信息[18]。