简缩极化干涉合成孔径雷达三分量目标分解方法

提出利用合成孔径雷达简缩极化干涉数据的目标分解方法.将全极化干涉目标分解方法扩展到简缩极化干涉数据处理,由简缩极化互相关矩阵分解出3种散射分量.针对简缩极化数据量减少造成的方程欠定问题,利用极化度估计体散射功率,通过遍历简缩极化相干区域寻找最长轴和判断地表相位获得偶次散射相位估计,最终得到各散射分量的功率和相位中心高度的估计.利用L波段全极化干涉仿真数据合成简缩极化数据集,验证了算法的有效性.

合成孔径雷达简缩极化干涉数据的植被高度反演技术研究

该文提出了一种利用合成孔径雷达简缩极化干涉数据进行植被高度反演的三阶段方法。将全极化干涉数据处理中的相干最优方法引入简缩极化干涉数据处理,由相位最优相干系数对应的最优相位获得体去相干系数和地表相位的初始估计,利用相干区域边界提取方法更新体去相干系数,得到精确的植被高度估计值。采用欧空局提供的L波段的模拟全极化干涉数据构造简缩极化数据集,将该数据用于植被反演,反演结果验证了提出方法的有效性。

多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法

综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。

基于极化合成孔径雷达干涉测量的平均树高提取技术

在新疆和田地区建立SIR-C/X SAR极化干涉测量试验区,获取2次重复飞行的SIR-C/XSAR全极化干涉测量数据、覆盖试验区的地形图4幅、Landsat-5 TM及Landsat-7 ETM+数据各一景。在此基础上,研究实现POLinSAR数据处理及树高反演算法,并对试验结果进行初步分析评价。结果表明:本文所采用的极化干涉测量数据处理方法及树高反演算法是正确的;受去相干噪声因素的影响,重复飞行极化干涉SAR相干影像上可能存在大量的非体散射去相干散射体,识别这些散射体并加以剔除是保证得到正确树高提取结果的重要步骤。

极化干涉合成孔径雷达技术发展与应用

极化干涉SAR技术是近年SAR遥感领域内的研究热点。本文首先概述了极化干涉SAR技术基本理论,并总结了目前极化干涉SAR技术的应用现状;然后在详细介绍国外ALOS-PALSAR、TerraSAR-X和RADARSAT-2三个典型星载极化SAR系统的基础上,分析了极化干涉SAR技术的应用前景。

极化干涉合成孔径雷达图像信息提取技术的进展及未来

作为雷达成像遥感一个崭新的研究领域,上世纪90年代末出现的极化干涉合成孔径雷达信息提取技术已日益引起广泛的关注,在未来若干年内必将成为遥感领域的一个趋势和研究热点。该文对目前国内外该技术的进展现状及其应用领域进行了全面的阐述和分析,并在此基础上对该技术的未来发展进行了预测。

双基线极化干涉合成孔径雷达的植被参数提取

由于单基线极化干涉SAR技术(如三阶段法、ESPRIT算法等)反演植被参数的方法受限于具有最小地体幅度比的观测数据,影响冠层或地表有效相位中心的估计,因此往往低估植被的高度。该文通过增加另一个基线的极化干涉SAR数据在一定程度上解决单基线反演技术存在的这个缺陷,并适当改进双基线极化干涉SAR技术,降低植被参数估计的动态偏差,最后用模拟数据和实际数据验证了该方法。

极化合成孔径雷达干涉技术

极化合成孔径雷达干涉 ( Pol- In SAR)技术是将极化技术引入干涉应用 ,通过对全相干的极化数据进行干涉分析 ,可以把目标的精细结构特征与空间信息结合起来 ,大大提高一般标量干涉的性能。极化合成孔径雷达干涉技术不但可以加强我们对地物目标散射机理的理解 ,而且能提高干涉测量的精度 ,是很有发展前途的一项新兴技术。介绍了极化合成孔径雷达干涉技术的发展状况和基本原理 ,讨论了一些需要解决的关键问题 。

天基干涉合成孔径雷达技术发展与展望

天基干涉合成孔径雷达(InSAR)技术发源自合成孔径雷达(SAR)技术,突破性地实现了平面向立体维度的拓展,并在此基础上衍生了差分干涉(D-InSAR)等一系列技术研究方向。经过近30年的技术积累和工程实践,InSAR技术已从理论走向工程实践,填补了天基高效测绘手段的空白,产生了极大的应用效益,其中,德国TerraSAR-X/TanDEM-X系统、我国天绘-2卫星系统均为典型代表。同时,基于InSAR技术体制以及在轨数据的积累和研究,不断衍生新的技术方向、新的应用前景,该技术领域仍具有极大的发展潜力和广泛的应用前景。本文从InSAR技术原理出发,介绍了天基InSAR卫星的发展现状及典型应用。通过天绘-2卫星系统真实在轨数据的分析与解读,阐述了我国在该领域的工程与技术基础。通过分析天基InSAR主要应用方向的观测需求,给出了未来该领域的发展方向。

极化合成孔径雷达干涉技术

极化合成孔径雷达干涉（Pol—InSAR）技术是将极化技术引入干涉SAR研究的新兴技术。利用全极化、高精度、高标定，通过对全相干的极化数据进行干涉分析，把目标的精细结构特征与空间信息结合起来，大大提高一般标量干涉的性能。介绍了极化合成孔径雷达干涉技术的基本原理和发展状况，讨论了一些需要解决的关键问题，并给出了该技术的主要应用和发展趋势。

合成孔径雷达森林资源监测技术研究综述

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术凭借其全天时、全天候的成像能力以及对森林垂直结构信息敏感的特点,在森林资源监测中具有独特的优势,已成为当前森林资源遥感调查技术的研究热点.本文首先介绍了SAR森林资源监测技术的发展背景、发展轨迹和相关知识;然后,重点阐述了极化SAR、干涉SAR、极化干涉SAR和层析SAR在林地覆盖类型分类、变化检测以及森林参数定量化估测应用中的技术方法;最后,就SAR在森林资源监测研究和应用中存在的问题与发展趋势进行了总结与展望.

基于简缩极化干涉SAR数据的森林垂直参数反演

森林区域竖直结构参数的反演是极化干涉雷达的一个重要应用,基于RVo G模型,运用全极化干涉数据可成功获得森林区域的地形估计及树高反演。该文将基于单基线简缩极化干涉SAR(C-Pol In SAR)数据对森林区域进行林下地形估计及树高反演。推导单基线简缩极化干涉相干系数及相干区域,根据相干区域进行直线拟合,提出简缩极化干涉数据下的地形相位判别准则及体散射去相干估计方法,然后完成树高反演。通过L,P波段仿真数据以及实测机载数据对上述方法进行验证,获得正确地形及树高。简缩极化发射波极化状态不唯一,因此该文详细分析不同参数的椭圆极化对地形及树高等参数估计的影响,研究表明地形树高受椭圆极化波影响较小,也验证了估计方法的稳定性。

基于模型的π/4模式简缩极化干涉数据目标分解

基于模型的目标分解是极化合成孔径雷达(SAR)的一个重要应用,基于模型目标分解依赖于极化数据仅能获得各散射机制的能量信息。该文将基于模型的分解技术应用到π/4模式的简缩极化干涉SAR(C-Pol In SAR)数据中,对互相关矩阵进行分解,在获得各散射机制功率的同时获得对应的散射相位中心。该文首先推导出3种散射机制π/4简缩极化SAR干涉观测下散射模型,然后运用数值计算方法进行目标分解,最终求解出各散射机制的功率贡献及相位中心高度信息。仿真数据验证了该算法的有效性,分析了不同波段及不同地表参数对分解结果的影响。

不同模式简缩极化干涉SAR的植被高度反演性能比较

针对目前应用遥感数据对植被高度进行大尺度、实时反演的需要,本文从应用简缩极化干涉合成孔径雷达数据的角度进行了研究,分别给出了三种不同的简缩极化模式和两种不同的高度反演方法,并利用仿真数据对三种模式下,不同反演方法的结果进行了比较,得出了具有实用参考价值的结论。

基于简缩极化数据的三分量分解模型

基于部分极化波的二分理论,提出了一种针对简缩极化数据的三分量分解模型。该模型将简缩极化数据的Jones相干矩阵分解成表面散射、偶次散射和体散射三种散射机制Jones相干矩阵之和,进一步得到这三种散射机制各自的散射功率。选取德国根多夫市普拉特灵(Plattling)地区的TerraSAR-X全极化数据生成简缩极化数据,用提出的三分量分解模型对得到的简缩极化数据进行分解,并将分解结果与全极化数据的Pauli分解结果进行对比。实验结果表明:提出的简缩极化数据三分量分解模型能够很好地描述表面散射和体散射的散射行为。但是,相比全极化数据的分解结果,提出的模型高估了体散射分量,导致偶次散射分量偏小,这个问题需要进一步的研究来解决。

基于贝叶斯信息准则的极化干涉SAR图像非监督分类

该文提出一种利用贝叶斯信息准则自动确定聚类类别数的极化干涉SAR非监督分类算法。该方法首先利用Shannon熵特征对极化干涉SAR图像进行初始分类,然后利用期望最大化(Expectation-Maximization,EM)算法和标号代价(LabelCost)优化算法对分类结果进行迭代优化,同时通过贝叶斯信息准则(Bayesian InformationCriterion,BIC)自动确定非监督分类的最佳类别数。实验结果表明该算法能够较准确地确定分类类别数,并具有较为满意的分类效果。

SAR图像的极化干涉非监督Wishart分类方法和实验研究

该文在合成孔径雷达图像的极化非监督Wishart分类的基础上,给出了一种利用极化干涉信息对合成孔径雷达图像进行非监督分类的方法。该方法主要利用一(6×6)的极化干涉相关矩阵,从而可以同时考虑单幅图像的全极化信息以及两幅像对之间的互相关信息。该文详细阐述了该方法的具体实现,并利用NASA/JPL的SIR-C/X-SAR系统在中国天山地区的L波段实测数据进行了实验研究。给出了利用该方法对实验数据进行分类的结果,并与极化非监督Wishart分类的结果进行了比较。结果表明,该方法能够很好地分辨不同类型的地物,保持地物的细节,并且比极化非监督Wishart分类结果有很大改善。

基于极化干涉SAR反演植被高度的改进三阶段算法

利用极化干涉合成孔径雷达(Polarimetric Interferometry SAR,PolInSAR)数据反演森林参数问题为当前PolInSAR研究的热点问题。经典的森林参数反演算法是基于随机散射体模型(Random Volume over Ground,RVoG)的阶段反演算法,该算法中直线拟合误差和体散射估计误差会严重影响反演精度。为了提高树高估计精度,该文使用整体最小二乘法直线拟合得到更精确的地表相位估计结果,并提出以Gamma函数为线性度量自适应地估计体散射去相干,得到了改进的PolInSAR三阶段反演算法,实验结果表明改进算法可靠有效。

全极化沿航向干涉SAR系统参数优化设计

为最大化全极化沿航向干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统相对于单极化沿航向干涉SAR系统的运动目标检测优势,建立了一种以可测速区间长度之比为目标函数的优化模型,提出了相应的最优解求解方法。仿真实验结果表明,与模型最优解对应的参数设置充分利用了雷达系统的极化信息,最大化了全极化干涉系统在运动目标检测方面的优势。

双基线极化干涉SAR植被参数反演

植被参数反演是极化干涉合成孔径雷达的重要应用,然而单基线极化干涉合成孔径雷达技术无法解决体散射去相干估计的模糊问题.提出了一种新的双基线极化干涉合成孔径雷达技术,充分利用了双基线观测数据的相关性,能够有效地解决体散射去相干估计的模糊问题,并对基线比例较小的情况仍具有较好的鲁棒性.利用欧空局发布的PolSARPro软件仿真验证了该方法的有效性和稳健性.