一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法技术

本发明专利技术公开了一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法，它涉及极化SAR影像地物散射特性的分析，尤其涉及对现有极化SAR影像分解方法中难以处理的具有定向角不为0度的建筑物散射类型的计算方法，如图1所示，所述方法包括：一、针对影像中定向角不为0度的建筑物所对应的像素，提出筛选算法；二、针对定向角不为0度的建筑物提出能够描述其散射特征的广义偶次散射模型；三、提出非负特征值分解技术解算散射分量；通过本发明专利技术提出的方法可以有效避免原有散射模型带来的不足，对于高分辨率全极化SAR影像能够获得满意的影像分解结果，并具有新颖性、创造性和简单实用的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及到极化合成孔径雷达(PolarimetricSyntheticApertureRadar,P0LSAR)影像的散射信息提取，以及散射类型的建模，散射分量的估计与获取，具体为。
技术介绍
传统的合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar, SAR)采用单一极化通道发射和接收电磁波，只能获取地物对某一种极化方式的电磁波的散射特性，获取的地物散射信息有限。POLSAR作为SAR新的发展方向，通过两个通道发射和接收不同极化方式的电磁波，获取四组测量数据，构成一个完备的极化基，以此来探测地面目标对电磁波的散射特性。与传统的单极化SAR仅能获取目标的雷达散射截面积(RadarCrossSection，RCS)相比，散射目标对不同极化方式的电磁波具有不同的调制作用，极化SAR可以获得反映分辨单元散射特性的极化散射矩阵、Mueller矩阵或者Stokes矩阵。极化散射矩阵将目标散射的能量特性、相位特性以及极化特性统一起来，完整地描述雷达目标的电磁散射过程。极化散射矩阵蕴含着更加丰富的地物信息，使人们可以更为深入地提取与分析地物的物理特性，极大地促进了参数反演的研究。目标的极化散射特性与其形状结构有着本质的联系，可反映目标表面粗糙度、对称性和取向等其他雷达参数不能提供的信息，是完整刻画目标特性不可或缺的。从极化SAR影像数据中，可以提取目标的极化散射特性，包括目标定向角、散射类型、螺旋性、对称性等，用以细致刻画目标的散射特征，以及进一步实现全极化数据的目标检测和目标识别等应用。其中提取目标的散射特性的理论核心是目标的极化分解技术，即对目标散射矩阵进行分解，使人们更加充分地认识与分析目标的散射机理，进而提取出目标的各种散射特征参数，反演出地面目标的信息。因此目标极化分解与散射特征提取是极化SAR应用研究的一个必要组成部分，它在分类、目标检测、目标识别、参数反演、影像增强融合这些具体研究方向中都有许多实际应用。Yamaguchi分解是目前国际上常用的极化SAR四分量分解方法，该方法虽然能够将实际地物的散射机制与地物的物理散射模型联系起来，但受限于模型的描述能力，计算结果中存在负功率散射分量，同时该方法还有过高估计体散射分量功率的问题，特别是对于高分辨率的极化SAR影像，上述局限性更为明显。具体表现为，对于高分辨率全极化SAR影像，城市地区人工建筑物通常与雷达的方位向形成一个的夹角，造成这些人工建筑物定向角不为O度，进而导致该类地物在做Yamaguchi四分量分解时，体散射分量过高，与实际地物散射类型不符。国际上常使用定向角补偿的方法，把目标的散射矩阵的定向角旋转到O度后，再做极化分解；但随着定向角的增大，定向角补偿的效果降低，建筑物的定向角达到45度时，定向角补偿效果最差，因而分解结果中，地物体散射分量功率仍然占主导，进而无法获取该类地物的正确散射机制，给地物类型鉴别带来困难。
技术实现思路
有鉴于上述分析中原有Yamaguchi分解方法的局限性，本专利技术的目的在于避免上述
技术介绍
中的不足而提供一种面向极化SAR散射特性的地物偶次散射模型，并基于该模型构造了一种极化SAR四分量分解方法。本专利技术方法实现简单，能够有效避免原有方法带来的不足，对于高分辨率全极化SAR影像能够获得满意的影像分解结果。本专利技术中所述的方法是这样实现的，，用于提取极化合成孔径雷达影像中地物的散射机制，其特征在于包括步骤:①对极化合成孔径雷达影像进行筛选，对于极化合成孔径雷达影像中定向角为O度的建筑物所对应的像素，转入步骤⑤；对于极化合成孔径雷达影像中定向角不为O度的建筑物所对应的像素，转入步骤②；②根据定向角不为O度的建筑物的散射特点，建立能够描述其散射特性的广义偶次散射模型；③基于广义偶次散射模型，针对定向角不为O度的建筑物所对应的像素，构造广义偶次散射模型的四分量分解方程；④提出求解广义偶次散射模型的四分量分解方程的非负特征值分解方法，求取散射分量；所述的散射分量包括地物偶次散射机制的功率、体散射机制的功率、表面散射机制的功率和螺旋体散射机制的功率；⑤使用带有定向角补偿的Yamaguchi分解方法求取其散射分量；所述的散射分量包括地物偶次散射机制的功率、体散射机制的功率、表面散射机制的功率和螺旋体散射机制的功率；完成极化合成孔径雷达影像的四分量分解。其中，步骤①中对于极化合成孔径雷达影像中定向角不为O度的建筑物所对应的像素的筛选具体包括以下步骤:(101)使用H/a/A极化合成孔径雷达影像分类方法，并选取分类结果中的第1，第2，第5，和第6区域生成像素集合Α，这样集合A中的像素对应着两类地物，即以体散射机制为主的茂密植被区域和交叉极化通道功率较大的定向角不为O度的建筑物；(102)如果极化合成孔径雷达影像为全极化合成孔径雷达数据，利用极化合成技术，在电磁波的定向角P和椭圆率角X张成的二维空间中，将共极化通道的极化响应特征最大化，在像素集合A中选取电磁波的定向角P位于5度至85度之间的像素作为定向角不为O度的建筑物所对应的像素；如果极化合成孔径雷达影像为极化干涉数据，利用植被时间去相干的特性，在像素集合A中提取出交叉极化通道的相干性P大于0.8的像素，就得到定向角不为O度建筑物所对应的像素。其中，步骤②中的广义偶次散射模型Td(V)用下式表示:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法，用于提取极化合成孔径雷达影像中地物的散射机制，其特征在于包括步骤：①对极化合成孔径雷达影像进行筛选，对于极化合成孔径雷达影像中定向角为0度的建筑物所对应的像素，转入步骤⑤；对于极化合成孔径雷达影像中定向角不为0度的建筑物所对应的像素，转入步骤②；②根据定向角不为0度的建筑物的散射特点，建立能够描述其散射特性的广义偶次散射模型；③基于广义偶次散射模型，针对定向角不为0度的建筑物所对应的像素，构造广义偶次散射模型的四分量分解方程；④提出求解广义偶次散射模型的四分量分解方程的非负特征值分解方法，求取散射分量；所述的散射分量包括地物偶次散射机制的功率、体散射机制的功率、表面散射机制的功率和螺旋体散射机制的功率；⑤使用带有定向角补偿的Yamaguchi分解方法求取其散射分量；所述的散射分量包括地物偶次散射机制的功率、体散射机制的功率、表面散射机制的功率和螺旋体散射机制的功率；完成极化合成孔径雷达影像的四分量分解。

【技术特征摘要】
1.一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法，用于提取极化合成孔径雷达影像中地物的散射机制，其特征在于包括步骤: ①对极化合成孔径雷达影像进行筛选，对于极化合成孔径雷达影像中定向角为O度的建筑物所对应的像素，转入步骤⑤；对于极化合成孔径雷达影像中定向角不为O度的建筑物所对应的像素，转入步骤②； ②根据定向角不为O度的建筑物的散射特点，建立能够描述其散射特性的广义偶次散射模型； ③基于广义偶次散射模型，针对定向角不为O度的建筑物所对应的像素，构造广义偶次散射模型的四分量分解方程； ④提出求解广义偶次散射模型的四分量分解方程的非负特征值分解方法，求取散射分量；所述的散射分量包括地物偶次散射机制的功率、体散射机制的功率、表面散射机制的功率和螺旋体散射机制的功率； ⑤使用带有定向角补偿的Yamaguchi分解方法求取其散射分量；所述的散射分量包括地物偶次散射机制的功率、体散射机制的功率、表面散射机制的功率和螺旋体散射机制的功率; 完成极化合成孔径雷达影像的四分量分解。2.根据权利要求1所述的一种极化合成孔径雷达影像四分量分解的方法，其特征在于:步骤①中对于极化合成孔径雷达影像中定向角不为O度的建筑物所对应的像素的筛选具体包括以下步骤: (101)使用H/a /A极化合成孔径雷达影像分类方法，并选取分类结果中的第I，第2，第5，和第6区域生成像素集合A，这样集合A中的像素对应着两类地物，即以体散射机制为主的茂密植被区域和交叉极化通道功率较大的定向角不为0度的建筑物； (102)如果极化合成孔径雷达影像为全极化合成孔径雷达数据，利用极化合成技术，在电磁波的定向角炉和椭圆率角X张成的二维空间中，将共极化通道的极化响应特征最大化，在像素集合A中选取电磁波的定向角P位于5度至85度之间的像素作为定向角不为0度的建筑物所对应的像素； 如果极化合成孔径雷达影...

【专利技术属性】
技术研发人员：单子力，孙悦，刘翔，谷宏志，董江涛，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：