SAR图像独立极化方位角整合的极化目标分解法

基于物理模型的极化目标分解方法由于其物理意义明确且易于实现,成为了极化SAR非相干极化目标分解的主流方法之一,然而这类方法在大方位角城市建筑区域往往存在体散射过估计和散射机制模糊问题,为此,本文提出了一种基于独立极化方位角整合的六分量极化目标分解方法。该方法不再采用极化方位角补偿的策略,而是引入3个独立的极化方位角分别对偶次散射模型、偶极子模型和四分之一波模型进行描述,得到了更一般的改进的偶次散射模型、广义偶极子模型及广义四分之一波模型。本文方法简化了表面散射模型和偶次散射模型,在降低未知变量的同时,有效地解耦了各散射分量;所采用的6种模型完全解释极化相干矩阵的9个元素,充分利用了极化相干矩阵信息;分析了极化相干矩阵主对角线元素的旋转不变性,利用该性质避免了极化方位角参与计算,同时分解过程避免了除法导致的计算异常,保证了极化分解结果的稳定性。利用GF-3和UAV SAR全极化数据进行试验,试验结果表明,本文方法能够在保证森林植被、海洋水体等自然区域的主导散射正确提取的情况下,有效地改善城市建筑特别是大方位角建筑区域的体散射高估问题,总体分解结果更为符合实际地物散射过程。