提出一种基于偏振光谱二向反射分布函数图像的物质自动分类方法，该方法主要选择偏振光谱二向反射分布函数信息作为新的特征用于物质自动分类.采用支撑向量机的分类方法对不同的天气条件(晴天、多云、阴天)下处于杂乱的自然草地背景环境中的典型目标进行分类，最后比较三种不同特征选择对于分类准确度的影响.采取三种不同的特征选取方法，分别为采用单一的光谱特征、偏振光谱特征及偏振光谱二向反射分布函数特征.最后通过实验得出：将偏振光谱二向反射分布函数作为分类特征在三种不同的天气情况下，分类准确度都较高，特别是在阴天天气条件下，分类准确度明显高于其它两种特征选择.即使是在阴天低照度下的场景中，当不同目标和背景之间的灰度很接近时，采用本文方法也能准确的进行自动分类.
偏振光谱 二向反射分布函数 物质分类 特征选择 支撑矢量机 Spectropolarimetric BRDF Material classification Feature selection SVM
西安电子科技大学雷达信号处理重点实验室,陕西,西安,710071
研究了支撑矢量机的分类机理,并利用支撑矢量机对雷达目标一维像进行了识别.识别的结果表明了该方法的优越性,并显示它可以对残缺不全的样本进行识别.
雷达目标识别 神经网络 支撑矢量机. radar target recognition neural network support vector machine.
