多视极化SAR图象相干斑抑制的研究

本文研究多视极化合成孔径雷达(SAR)图象的相干斑抑制,提出多视极化白化滤波(MPWF)法,并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了MPWF方法抑制相干斑的能力,并在理论上同全功率法、加权法和功率均衡法进行了比较。应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性,也说明了MPWF处理能显著地提高SAR图象的分类精度。

多视全极化合成孔径雷达图象的统计分析

本文基于乘性相干斑模型,推导出多视全极化合成孔径雷达(SAR)数据的无条件分布模型—广义的K分布,将从中演绎出的单通道多视强度K分布与几种典型地表的实测数据的统计直方图和几种常用的分布模型进行比较,经验地建立了场景纹理的非均匀性与合适的统计分布模型之间的关系。此外,应用统计分析的结果,本文还提出了一个自适应的地貌类型分类方法,使分类精度得到明显提高,说明了统计分析的重要性。

多视极化合成孔径雷达图象的分类和极化通道优化

本文提出一个新的最大似然(ML)分类算法对多视全极化合成孔径雷达(SAR)图象进行分类,给出了应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR实测数据的试验结果,证明了新算法的有效性。此外,本文还将所提算法应用于部分的多视全极化SAR数据中,实现了地貌类型分类的极化通道优化。