一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，首先获得SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系；将所获得的SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系存储为地理空间中栅格影像的形式；设置输出地理空间SAR特征影像的分辨率，确定在该地理位置范围内对应的查找表影像的像元值；获得每个地理位置范围内对应的斜距空间像元坐标；提取所述斜距空间像元坐标对应的SAR影像值；基于所提取的SAR影像值计算强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征的值，并输出相应的特征影像。该方法不需要对SAR影像进行重采样处理，可以避免重采样引入的误差，从而更精准的计算SAR影像特征。

【技术实现步骤摘要】
一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法
本专利技术涉及SAR影像数据处理
，尤其涉及一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法。
技术介绍
目前，合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)是一种可以高分辨率成像的主动微波遥感技术，凭借其全天时，全天候的观测能力，在各行各业都有着广泛的应用。与光学数据不同的是，SAR数据中不仅记录着地物反射电磁波的强度信息(后向散射强度)，还记录着地物反射电磁波的相位信息。因此SAR数据通常用复数形式存储，其处理流程和光学数据有着很大的不同，光学遥感数据的影像特征(光谱，纹理，植被指数等)提取通常是在地理坐标系下进行，即基于几何精校正、正射校正等处理后的光学影像提取影像特征。但对于SAR数据而言，由于复数数据的实部和虚部分别服从零均值的正态分布，因此不适合将复数据直接重采样至地理坐标系下进行特征提取。SAR影像的特征提取(多视化后的强度，多视化后的极化矩阵，极化分解特征，干涉相干性等)通常是在斜距坐标系下完成，即基于单视复数据(SingleLookComplex,SLC)产品提取特征；然后，再基于距离-多普勒(RangeDoppler，RD)定位模型建立的斜距-地理空间映射关系实现SAR影像特征的地理编码。目前主流的SAR数据处理软件(例如GAMMA)对于SAR数据的处理流程，也通常是采用上述步骤，即在SAR斜距坐标系下完成SAR数据预处理，影像特征提取等处理，最后再将处理结果地理编码至地理坐标系下，在此基础上实现后续应用目的。上述现有技术SAR数据的处理流程中，SAR影像特征的提取通常是在斜距空间提取，然后地理编码至地理坐标空间，这种处理方法忽略了SAR影像斜距空间和地理空间坐标系差异以及重采样方法的影响，导致地理空间中单个像元的SAR影像特征值并不严格由其对应的斜距空间中的像元计算得到，从而使得地理空间SAR影像特征计算的不准确。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，该方法不需要对SAR影像进行重采样处理，可以在顾及斜距和地理坐标映射偏差的同时避免重采样引入的误差，从而更精准的计算SAR影像特征。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，所述方法包括：步骤1、基于待处理合成孔径雷达SAR影像头文件中的成像几何参数和外部DEM数据建立的RD定位模型，获得SAR单视斜距空间和地理空间坐标的映射关系；步骤2、将所获得的SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系存储为地理空间中栅格影像的形式；步骤3、设置输出地理空间SAR特征影像的分辨率，然后确定该SAR特征影像每个像元的地理位置范围，进而确定在该地理位置范围内对应的查找表影像的像元值；步骤4、基于所确定的查找表影像的像元值，获得每个地理位置范围内对应的斜距空间像元坐标；步骤5、提取所述斜距空间像元坐标对应的SAR影像值；步骤6、然后基于所提取的SAR影像值计算强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征的值；步骤7、基于步骤6的计算结果，输出所述待处理SAR影像地理坐标空间的强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征影像。由上述本专利技术提供的技术方案可以看出，上述方法不需要对SAR影像进行重采样处理，可以在顾及斜距和地理坐标映射偏差的同时避免重采样引入的误差，从而更精准的计算SAR影像特征。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。图1为本专利技术实施例提供的顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法流程示意图。具体实施方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。下面将结合附图对本专利技术实施例作进一步地详细描述，如图1所示为本专利技术实施例提供的顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法流程示意图，所述方法包括：步骤1、基于待处理合成孔径雷达SAR影像头文件中的成像几何参数和外部DEM数据建立的RD定位模型，获得SAR单视斜距空间和地理空间坐标的映射关系；在步骤1中，所述SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系还能采用RPC模型来构建获得。该步骤的具体实现过程为：在地固坐标系统(EarthCenteredRotation,ECR)中，外部DEM数据建立的RD定位模型由以下三个方程组成：R＝R(si,sj)(2)公式(1)为地球椭球模型，RE、RP分别为椭球体的半长轴、半短轴；h为目标点的高程；xt,yt,zt为目标点的位置坐标，用矢量RT表示；公式(2)为距离向方程，其中，si,sj分别为SAR斜距影像的行列号；R为SAR载荷到目标的斜距；设Rs是SAR载荷的位置矢量，Rs＝[xs，ys，zs]T，T表示向量转置，则斜距矢量R＝Rs-RT，R＝|R|；R是斜距影像列号sj的函数；公式(3)为多普勒方程，其中，λ为雷达波长，Vs为SAR载荷的速度矢量，Vs＝[xv，yv，zv]T；上述三个方程即建立了目标点的位置坐标(xt,yt,zt)与影像的行列坐标(si,sj)之间的关系，若已知SAR影像行列号(si,sj)，确定除目标点坐标的其他参数的值，联立上述三个方程即可解出目标点的地固坐标系统ECR坐标，进一步转换为大地坐标，即地理空间坐标(Lx,Ly)；因此利用所述RD定位模型即可建立SAR单视斜距空间和地理空间坐标的双向映射关系:(si,sj)←→(Lx,Ly)(4)步骤2、将所获得的SAR单视斜距空间和地理空间坐标的映射关系存储为地理空间中栅格影像的形式；在该步骤中，上述地理空间中栅格影像的形式为查找表影像,其中：所述查找表影像的分辨率应高于SAR单视斜距空间的分辨率，且所述查找表影像的每个像元中存储着其对应SAR单视斜距空间的像元坐标；假设所述查找表影像为L，因此所述查找表影像的某一个地理坐标为(Lx,Ly)的像元的值用关系描述为：L(Lx,Ly)＝(si,sj)(5)。步骤3、设置输出地理空间SAR特征影像的分辨率，然后确定该SAR特征影像每个像元的地理位置范围，进而可以确定该地理位置范围内的查找表影像的像元；在该步骤中，假设SAR特征影像某一像元的地理位置范围为：经度方向：[Lx_left,Lx_right]；维度方向：[Lx_down,Lx_up]；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤1、基于待处理合成孔径雷达SAR影像头文件中的成像几何参数和外部DEM数据建立的RD定位模型，获得SAR单视斜距空间和地理空间坐标的映射关系；/n步骤2、将所获得的SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系存储为地理空间中栅格影像的形式；/n步骤3、设置输出地理空间SAR特征影像的分辨率，然后确定该SAR特征影像每个像元的地理位置范围，进而确定在该地理位置范围内对应的查找表影像的像元值；/n步骤4、基于所确定的查找表影像的像元值，获得每个地理位置范围内对应的斜距空间像元坐标；/n步骤5、提取所述斜距空间像元坐标对应的SAR影像值；/n步骤6、然后基于所提取的SAR影像值计算强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征的值；/n步骤7、基于步骤6的计算结果，输出所述待处理SAR影像地理坐标空间的强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征影像。/n

【技术特征摘要】
1.一种顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1、基于待处理合成孔径雷达SAR影像头文件中的成像几何参数和外部DEM数据建立的RD定位模型，获得SAR单视斜距空间和地理空间坐标的映射关系；
步骤2、将所获得的SAR单视斜距空间和地理坐标空间的映射关系存储为地理空间中栅格影像的形式；
步骤3、设置输出地理空间SAR特征影像的分辨率，然后确定该SAR特征影像每个像元的地理位置范围，进而确定在该地理位置范围内对应的查找表影像的像元值；
步骤4、基于所确定的查找表影像的像元值，获得每个地理位置范围内对应的斜距空间像元坐标；
步骤5、提取所述斜距空间像元坐标对应的SAR影像值；
步骤6、然后基于所提取的SAR影像值计算强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征的值；
步骤7、基于步骤6的计算结果，输出所述待处理SAR影像地理坐标空间的强度、极化矩阵、极化分解参数、相干性、纹理特征影像。


2.根据权利要求1所述顾及斜距和地理坐标映射偏差的SAR影像特征提取方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现过程为：
在地固坐标系统ECR中，外部DEM数据建立的RD定位模型由以下三个方程组成：



R＝R(si,sj)(2)



公式(1)为地球椭球模型，RE、RP分别为椭球体的半长轴、半短轴；h为目标点的高程；xt,yt,zt为目标点的位置坐标，用矢量RT表示；
公式(2)为距离向方程，其中si,sj分别为SAR斜距影像的行列号；R为SAR载荷到目标的斜距；设Rs是SAR载荷的位置矢量，Rs＝[xs，ys，zs]T，T表示向量转置，则斜距矢量R＝Rs-RT，R＝|R|；R是斜距影像列号sj的函数；
公式(3)为多普勒方程，其中λ为雷达波长，Vs为SAR载荷的速度矢量，Vs＝[xv，yv，zv]T；
上述三个方程即建立了目标点的位置坐标(xt,yt,zt)与影像的行列坐标(si,sj)之间的关系，若已知SAR影像行列号(si,sj)，确定除目标点坐标的其他参数的值，联立上述三个方程即可解出目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵磊，陈尔学，李增元，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院资源信息研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11