一种极化SAR建筑物提取方法、设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了扩展体散射模型辅助wishart分类的极化SAR建筑物提取方法、设备及存储介质，其中，方法包括步骤：(1)将全极化SAR数据预处理为极化相干矩阵；(2)对所述极化相干矩阵进行极化方位角补偿；(3)对补偿后的极化相干矩阵进行非相干分解；(4)对步骤(3)得到的极化散射功率进行wishart聚类，并从所述wishart聚类结果中提取建筑物。该方法实现简单，实施方便，建筑物提取精度高，具有高鲁棒性，可直接用于各种极化SAR系统获得的极化SAR图像处理。

【技术实现步骤摘要】
一种极化SAR建筑物提取方法、设备及存储介质
本专利技术涉及遥感影像处理领域，尤其是一种极化SAR建筑物提取方法、设备及存储介质。
技术介绍
建筑物提取是城市遥感主要应用之一。全极化SAR(SyntheticApertureRadar，合成孔径雷达)影像因其具有丰富的极化信息，有利于地物的分类和提取，被越来越多地应用于建筑物提取研究中。现有的全极化SAR影像建筑物提取方法大多以建筑物的极化散射特性为基础，其中基于物理模型的非相干分解技术是当前的研究热点。该种分解方法将建筑物归为偶次散射类型，森林等植被归为体散射类型，并认为交叉极化分量(HV)是产生体散射的主要来源。然而，当建筑物走向与雷达视线方向不垂直时，该类方位建筑物不再满足二次散射模型，回波中交叉极化分量(HV)会增加，在极化分解时被识别为体散射类型，此时，非相干分解结果的体散射分量中不仅存在植被还存在方位建筑物。
技术实现思路
基于现有技术的上述缺陷，本专利技术实施例提供一种扩展体散射模型辅助wishart分类、提取精度高，具有鲁棒高效性的极化SAR建筑物提取方法、设备及存储介质。本专利技术能够以多种方式实现，包括方法、系统、设备本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.扩展体散射模型辅助wishart分类的极化SAR建筑物提取方法，其特征在于，包括步骤：(1)将全极化SAR数据预处理为极化相干矩阵；(2)对所述极化相干矩阵进行极化方位角补偿；(3)对补偿后的极化相干矩阵进行非相干分解；(4)对步骤(3)得到的极化散射功率进行wishart聚类，并从所述wishart聚类结果中提取建筑物。

【技术特征摘要】
1.扩展体散射模型辅助wishart分类的极化SAR建筑物提取方法，其特征在于，包括步骤：(1)将全极化SAR数据预处理为极化相干矩阵；(2)对所述极化相干矩阵进行极化方位角补偿；(3)对补偿后的极化相干矩阵进行非相干分解；(4)对步骤(3)得到的极化散射功率进行wishart聚类，并从所述wishart聚类结果中提取建筑物。2.根据权利要求1所述的扩展体散射模型辅助wishart分类的极化SAR建筑物提取方法，其特征在于，步骤(1)对所述全极化SAR数据进行基于球不变随机向量模型的滤波方法去躁，实现将其转换为极化相干矩阵。3.根据权利要求1所述的扩展体散射模型辅助wishart分类的极化SAR建筑物提取方法，其特征在于，步骤(2)所述极化方位角补偿方法为对极化相干矩阵进行旋转，旋转后的极化相干矩阵为T表示原极化相干矩阵，θ表示极化方位角。4.根据权利要求1所述的扩展体散射模型辅助wishart分类的极化SAR建筑物提取方法，其特征在于，步骤(3)中对补偿后极化相干矩阵进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑长利，金松，张薇，李琦，欧杨，张清泽，王晓霞，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：四川,51