一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法

针对走向与雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为方位建筑物),提出了一种基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法.该方法用于区分散射类型易混淆的方位建筑物和植被.本文首先对方位角补偿后的相干矩阵进行相位旋转;然后构造一种修正的体散射模型,该模型包含纯体散射模型和方位二面角散射模型;最后加入两个能量限制条件,有效避免了负能量像素点的出现.实验结果表明,与已有的四分量分解方法相比,提出的分解方法有效解决了方位建筑物被误识别为植被等体散射类型的问题且消除了负能量,有利于从植被中区分方位建筑物.

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取方法

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题,提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向,同时引入广义体散射模型,构建了面向建筑提取的改进三分量分解模型,以准确分析地物的散射特性。在此基础上,发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明,本文方法能够有效减少建筑与植被的误分,并提高建筑信息提取的准确性。

基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR图像分类

针对利用Yamaguchi分解模型的四个散射分量直接进行类别归属判断精度不高并且所分类别有限的问题,结合模糊C均值的理论,提出了一种基于Yamaguchi分解模型的全极化SAR分类算法,把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM聚类分析。并且用日本机载L波段PiSAR数据验证了该算法具有较高的分类精度和较好的视觉效果。

散射模型与Wishart分类相结合的极化SAR图像分类

给出了一种散射模型与Wishart分类相结合的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像非监督分类方法。首先利用去取向三分量散射模型进行粗分类,将像素划分为三种基本散射类型和混合散射类型;然后,在基本散射类型内根据占优散射机制的功率进行细分类,并根据Wishart距离对细分类的结果进行类别合并,合并到指定的类别数;最后对四种散射类型的像素分别重新进行Wishart迭代,从而实现极化SAR数据的非监督分类。利用美国AIRSAR机载系统采集的实测数据进行实验,并且同已有分类方法进行比较,结果表明本文方法改善了分类效果,且降低了体散射过估计。

基于PolInSAR三分量分解的建筑物高度向信息提取方法

传统的基于InSAR提取建筑物高程的方法难以区分同一分辨单元内不同散射体的高度信息。文中提出一种基于PolInSAR Freeman三分量分解的城市建筑物高度向信息提取方法,可有效获取同一分辨单元内不同散射体的散射中心。首先对极化干涉互协方差矩阵进行Freeman三分量分解,分离不同散射机制对应的相位中心,然后根据相位信息重建建筑物三维模型。利用覆盖美国加州Richmond地区的两景高分辨率TerraSAR-X极化SAR数据进行实验,结果表明,PolInSAR三分量分解能够分离同一散射单元内不同散射体的相位中心,从而有效提取出建筑物高度向信息及其三维模型。

改进的极化SAR图像三分量分解方法

针对原始三分量分解方法中,偶次散射和表面散射类地物的体散射分量可能会过估计的问题,提出了一种基于H/α珔参数和一般散射机理模型的改进的三分量分解方法。首先在进行极化分解之前利用H/α珔参数判定目标的主导散射类型。对于主导散射类型明确的像素点,利用一般散射机理模型优先计算主导散射成分的相关扩展系数,然后再从剩余成分中提取非主导散射分量。对于主导散射类型不明确的像素点,采用传统的去取向三分量分解方法进行分解。对实测极化SAR图像进行实验表明,新方法不仅继承了传统三分量分解方法的优点,而且能在分解结果中更加有效地突出雷达目标的主导散射特征。

一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。

一种面向建筑物提取的极化雷达影像分解方法

针对基于物理散射模型分解的建筑物与植被混淆的问题,发展了一种面向建筑物提取的全极化SAR影像多分量分解方法,用于区分散射类型易混淆的方位建筑物(走向与雷达方位向不平行的建筑物)与植被。该方法根据植被与建筑物的不同散射机制,预先剔除了植被像元,修正了体散射模型,改进了常规的全极化SAR多分量分解方法。通过H/α/A分解和非反射对称比筛选出植被像元,抑制植被区域对多分量分解效果的影响;引入修正的体散射模型,改进多分量分解模型;对植被区域进行Yamaguchi四分量分解,其他区域进行改进的多分量分解。利用E-SAR和AIRSAR全极化数据进行实验。结果表明,与传统的多分量分解方法相比该方法能够有效去除建筑物中的自然地物虚警从而提高检测精度。

一种极化SAR协方差矩阵综合四分量分解模型

基于多视协方差矩阵发展了一种综合选择性去取向和广义体散射的极化SAR四分量分解模型。首先引入交叉极化相关系数进行螺旋体散射抑制和非反射对称地物去取向;然后采用一种随HH和VV功率比值自适应变化的广义体散射模型来替代原体散射模型;最后通过功率限制处理以完全消除分解负功率像素,该处理不仅能够保持地物主导散射类型不变,而且包含与Krogager分解三分量对应的非相干分解。通过机载L波段ESAR和AirSAR极化数据实验并与其他分解模型的比较,验证了该分解模型的有效性。