【技术实现步骤摘要】
本申请涉及极化雷达目标识别遥感，特别涉及一种基于cameron分解的地物分类方法及系统。
技术介绍
1、极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar，pols ar)是一种能主动发射电磁波，并对散射回波处理获取照射区域雷达图像的成像系统。目标分解是极化sar数据分析中的一种重要方法，其主旨是把一个随机媒质散射问题的各种矩阵表现形式(散射矩阵、相干矩阵、协方差矩阵等)描述为独立成分之和，并把每一种成分与相应的物理机制联系起来。根据处理方法的不同，极化合成孔径雷达的目标分解方法可分为相干分解和非相干分解两种。所谓相干分解是把全极化雷达测量的目标散射矩阵s用多个散射基本成分的散射矩阵的加权和来表达，非相干分解则是将目标的平均相干矩阵或平均协方差矩阵表示为多个描述不同散射机理的相干矩阵或协方差矩阵的组合。
2、传统技术中的cameron算法中，在度量散射矩阵之间距离以进行地物分类时，相同的散射矩阵之间的距离不为0，同时散射体与自身的距离也不为零。这样在进行地物分类时，就会与常见的典型对称散射体包括三面角、二面角、窄二面角、偶极子、圆柱体、1/4波长器件出现很大偏差，显然这种度量标准缺乏可解释性以及合理性。因此，需要提供一种地物分类方法，以期解决上述问题。
技术实现思路
1、有鉴于现有技术中存在的上述至少一个技术问题而提出了本申请。根据本申请一方面，提供了一种基于cameron分解的地物分类方法，所述方法包括：
2、通过
3、通过所述对称互易分量，得到所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的第一k矩阵；
4、确定典型对称散射体对应的第二k矩阵；
5、基于测地线距离计算所述第一k矩阵与所述第二k矩阵之间的距离，以根据所述距离大小确定所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的典型对称散射体。
6、在一些实施例中，通过cameron分解方法获得待分类机载合成孔径雷达图像的对称互易分量，包括：
7、确定所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的第一散射矩阵；
8、基于cameron分解方法提取所述第一散射矩阵中的所述对称互易分量。在一些实施例中，其中所述第一散射矩阵的表达式如下：
9、s＝αsa+βsb+ysc+δsd
10、
11、其中，s表示散射矩阵，α、β、γ、δ均为复数，sa表示平坦表面的单次散射，sb表示对应方向角为0°的二次散射，sc表示对应方向角为45°的二次散射，sd表示散射矩阵所有不对称分量。
12、在一些实施例中，基于cameron分解方法提取所述第一散射矩阵中的所述对称互易分量，包括：
13、根据所述第一散射矩阵确定中间角；
14、在所述中间角不大于预设阈值时，确定所述第一散射矩阵为互易分量。
15、在一些实施例中，通过所述对称互易分量，得到所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的第一k矩阵，包括：
16、将所述对称互易分量中的最大对称散射分量进行归一化处理，得到与所述第一散射矩阵对应的第一k矩阵。
17、在一些实施例中，其中，所述第一k矩阵的表达式如下：
18、
19、其中，t表示转置，*表示共轭，a表示为：
20、
21、在一些实施例中，基于测地线距离计算所述第一k矩阵与所述第二k矩阵之间的距离，根据所述距离大小确定所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的典型对称散射体，包括：
22、确定所述待分类机载合成孔径雷达图像中的每一像素点的第三散射矩阵；
23、根据所述第三散射矩阵计算所述每一像素点的第三k矩阵；
24、基于测地线距离计算所述每一第三k矩阵与每个第二k矩阵的距离；
25、根据所述距离大小，确定所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的典型对称散射体。
26、在一些实施例中，所述距离的计算公式如下：
27、
28、其中，k1表示k矩阵一，k2表示k矩阵二，tr表示矩阵的迹。
29、在一些实施例中，其中，所述典型对称散射体包括以下至少一项：三面角、二面角、窄二面角、偶极子、圆柱体、1/4波长器件。
30、本申请实施例另一方面提供了一种基于cameron分解的地物分类系统，所述系统包括：
31、存储器和处理器，所述存储器上存储有由所述处理器运行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时，使得所述处理器执行如上所述的基于cameron分解的地物分类方法。
32、本申请实施例又一方面提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于cameron分解的地物分类方法。
33、本申请实施例的基于cameron分解的地物分类方法，通过cameron分解方法获得待分类机载合成孔径雷达图像的对称互易分量，并通过对称互易分量，得到所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的第一k矩阵；确定典型对称散射体对应的第二k矩阵；基于测地线距离计算所述第一k矩阵与所述第二k矩阵之间的距离，根据所述距离大小确定所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的典型对称散射体，本申请实施例解决了传统技术中地物分类的散射体与自身的距离不为0的问题，而且本申请实施例还利用改进的cameron分解方法使1/4波散射分量得到了明显的抑制，该散射机制更加合理。
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1.一种基于Cameron分解的地物分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过Cameron分解方法获得待分类机载合成孔径雷达图像的对称互易分量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中所述第一散射矩阵的表达式如下：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于Cameron分解方法提取所述第一散射矩阵中的所述对称互易分量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述对称互易分量，得到所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的第一K矩阵，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述第一K矩阵的表达式如下：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于测地线距离计算所述第一K矩阵与所述第二K矩阵之间的距离，根据所述距离大小确定所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的典型对称散射体，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述距离的计算公式如下：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述典
10.一种基于Cameron分解的地物分类系统，其特征在于，所述系统包括：
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时使得所述处理器执行如权利要求1至9任一项所述的基于Cameron分解的地物分类方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于cameron分解的地物分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过cameron分解方法获得待分类机载合成孔径雷达图像的对称互易分量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中所述第一散射矩阵的表达式如下：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于cameron分解方法提取所述第一散射矩阵中的所述对称互易分量，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述对称互易分量，得到所述待分类机载合成孔径雷达图像对应的第一k矩阵，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，所述第一k矩阵的表达式如下：
7.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄平平，李宝玉，李秀娟，谭维贤，王志国，侯婷，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：
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