基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法技术

本申请公开了基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法，涉及遥感影像变化检测技术领域，包括：构建时间序列内全部时相极化SAR影像的相似矩阵；将所述相似矩阵线性变换，计算所述相似矩阵的最大特征值；根据所述最大特征值计算极化SAR影像在时间序列内累积变化的差异图；通过分割所述差异图获取极化SAR影像在时间序列内的累积变化检测结果。本发明专利技术提供的基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法不重复计算差异图，相对时间序列内连续两两变化检测的传统检测手段，提高了检测精度和作业效率。检测精度和作业效率。检测精度和作业效率。

【技术实现步骤摘要】
基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法


[0001]本申请涉及遥感影像变化检测
，特别涉及基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）作为一种主动式微波传感器，相对于光学遥感，不受光照和云雨雾等观测条件限制，能够实现全天时全天候地对地观测，从而保证动态变化监测时间的连续性，成为了目前遥感领域中一种重要监测手段。
[0003]利用不同时相的PolSAR遥感影像进行变化检测，已被广泛应用于土地覆盖变化监测、森林生物量变化监测、灾害评估、冰川变化监测、农作物生长监测、湿地监测等诸多领域。
[0004]但是，现有技术仅限于两个时相极化SAR影像之间的变化检测。在实际应用中，例如洪灾监测，要对灾区在洪灾发生后直至结束的一段时间内进行持续遥感监测，获得多于2个时相的PolSAR影像。在持续监测过程中，洪水通常呈现先涨后退。若采用现有技术评估洪灾淹没面积，那么选择哪个时相的灾后影像与灾前影像变化检测至关重要。若选取的灾后影像刚本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法，其特征在于，包括：构建时间序列内全部时相极化SAR影像的相似矩阵；将所述相似矩阵线性变换，计算所述相似矩阵的最大特征值；根据所述最大特征值计算极化SAR影像在时间序列内累积变化的差异图；通过分割所述差异图获取极化SAR影像在时间序列内的累积变化检测结果。2.如权利要求1所述的基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法，其特征在于，所述相似矩阵的构建方法具体包括：对同一地区N个时相的极化SAR影像进行配准，其中，N≧2；极化SAR影像上每个像素的极化后向散射用相干矩阵T描述，则空间位置上像素p在时间维度上形成了时间序列内的相干矩阵；计算时间序列内每两个时相极化SAR影像相干矩阵和的相似度，得到相似矩阵R：其中，表示求相干矩阵相似度运算。3.如权利要求2所述的基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法，其特征在于，所述每两个时相极化SAR影像相干矩阵和的相似度定义为：。4.如权利要求2所述的基于相似矩阵的时间序列极化SAR累积变化检测方法，其特征在于，所述相干矩阵T的表达式为：其中，、、分别表示HH、VV、HV三个极化通道复数影像数据；表示复数求模；表示影像空间窗口取平均；上标表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏钜杰，张永红，吴宏安，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：