一种扩展的基于结构检测的最优多视极化SAR相干斑滤波算法

全极化数据的可得,使得利用极化散射矩阵以减少多视全极化SAR图像中的相干斑成为了可能。其中,被称为最优的多视极化白化滤波器（MPWF）就是一个典型例子。然而,为提高滤波器参数估计的精度,同时能够自适应的检测图像中的结构特征,在滤波时采用适当的窗算法是必要的。本文提出了两个有效的窗算法,并用1994年NASA SIR-C/X-SAR,L band,经过四视处理的天山森林的极化数据进行了仿真。实验结果表明,这两种算法不仅很好的达到了降噪效果,而且对图像的纹理信息以及结构特征（即边缘特征、线性特征、强散射体特征）的保持效果是最佳的。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

Yamaguchi分解Notch滤波的全极化SAR图像舰船目标检测

极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notch滤波器,利用表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射等散射机制的能量构造散射矢量代替极化相干散射矢量,并加入功率能量因子,构造新的极化SAR图像Notch滤波器。Radarsat-2全极化SAR图像实验结果表明,改进算法有效增强了舰船目标与海杂波背景间的对比度,检测性能优越。     

The inversion method study of sub-canopy soil moisture estimation using repeat pass SIR-C PolInSAR data

From repeat pass SIR-C L band polarimetric SAR interferometric data and fully maximum likelihood inversion decomposition model of PolInSAR, a method for sub-canopy soil moisture estimation using repeat pass SIR-C PolInSAR data is proposed. At the same time, the potential and validity of fully maximum likelihood inversion decomposition model of PolInSAR for sub-canopy soil moisture inversion is investigated. Firstly, from the random oriented volume over ground two layer coherent scattering model and the statistical characteristics of Pol-InSAR coherency matrix, the fully maximum likelihood inversion decomposition model is used to reconstruct or recover the surface polarimetric coherency matrix with volume scattering components significantly removed; then, from recovered surface polarimetric coherency matrix, co-HH, VV and cross-HV polarization backscattering coefficient are obtained, and the sub-canopy soil moisture are inverted from Oh and Dihedral scattering model. At last, Compared the inversion result with the field measurement and the climate data of hetan region from 1951 to 2006, the preliminary result indicates that the proposed method based on fully maximum likelihood inversion decomposition model has enough high inversion accuracy, if the new spaceborne or airborne polarimetric SAR interferometric data with synchronously spaceborne or airborne-ground measurement will be acquired, the validity and accuracy of proposed inversion method will be further investigated and validated.     

基于MODIS影像的森林火灾火线检测方法

结合归一化火灾差异指数NDBR(normalized difference burn ratio)和MODIS多波段影像梯度边缘分析手段检测火线, 应用B样条函数拟合火线并确定火势蔓延方向。为对比验证, 基于火线的Kriging插值实现火灾外推预测, 与30min后的火灾参考数据目视对比与统计：火线的预测变化与参考影像基本保持一致, 火灾外推影像的均值和熵约为参考影像的86%和81%, 火迹地检测的Kappa系数达80.2%。试验表明, 提出的森林火线特征自动检测方法在动态火灾监测中是可行、有效的。     

A four-component decomposition of POLSAR images based on the coherency matrix

A four-component decomposition scheme of the coherency matrix is presented here for the analysis of polarimetric synthetic aperture radar (SAR) images. The coherency matrix is used to deal with nonreflection symmetric scattering case, which is an extension of covariance matrix approach. The same decomposition results have been obtained. The advantage of this approach is explicit expressions of four scattering powers in terms of scattering matrix elements, which serve the interpretation of polarimetric SAR data quantitatively.     

植被高度的极化干涉互协方差矩阵分解反演法

经典三阶段极化干涉SAR植被高反演算法中地面散射相位估计不准确,从而导致植被高反演精度存在偏差。针对这一关键问题,本文提出基于极化干涉互协方差矩阵分解的植被高度反演新方法。该方法利用Freeman分解理论和极化干涉互协方差矩阵,估计出更准确的地面散射相位;然后,结合RVOG模型反演植被高度。利用欧空局（ESA）的软件PolSARpro模拟的L波段极化SAR数据和亚马逊森林地区的ALOS PALSAR L波段数据进行实验,结果表明本文提出的新算法提取的植被高度相比经典三阶段法精度更高,从而验证了算法的有效性和可靠性。     

统计假设检验方法在全极化SAR变化检测中的应用

本文以全极化SAR数据为研究对象。由于全极化数据相干矩阵T3或协方差矩阵C3服从复wishart分布,所以首先在此分布的基础上利用统计假设检验方法构建似然比参数,用以表征地表地物的变化程度,然后利用基于广义高斯分布模型的EM迭代算法(GGM-EM)对变化信息进行初提取,最后充分考虑上下文信息,利用概率松弛迭代算法对初检测信息进行优化。该方法不仅全自动提取变化信息,而且经过非相干平均、初始分类、分类结果优化3次降斑去噪处理,因此检测精度较高。通过与传统对数比值法的比较,证明该方法的有效性。     

一种基于极化距离测度的SAR变化检测方法

本文在经典的极化分类Wishart距离基础上提出了一种对变化敏感的极化距离测度,发展了相应的多时相极化SAR变化检测方法。以北京地区的多时相全极化RADARSAT-2影像进行了实验,对比分析了提出的极化距离测度与各个极化通道后向散射系数对数比值对不同类型地物变化的区分能力,结果表明,提出的极化距离测度不仅对所有的变化类型均有良好的检测作用,而且对变化区域有更高的区分力。这说明本文提出的极化SAR变化检测方法具有广泛的应用价值。     

噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割

合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。     

2L-IHP目标检测算法及其在AIRSAR数据中的应用

简要介绍了2L—IHP（Two-Looks Internal Hermitian Product）算法，并针对实际情况对其作了相应的调整和改进。主要是突破算法对数据源的限制，使得它可以应用到幅度图像中。对于极化SAR图像，使用PWF（Polarimetric Whitening Filter）方云将3个通道的图像合成为一幅检测图，再进行目标检测。利用ADTS（Advanced Detection Technology Sensor）数据，对以上各种算法的检测效果进行了分析比较。应用C、L、P波段的AIRSAR极化数据进行试验，发现3个波段中，L和C波段的检测效果最好；4种极化方式中，HH极化取得最佳的检测效果；并且得出全极化数据的检测结果优于单极化数据的结论。但以上结论还有待进一步验证。     

利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较

支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域.本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因.实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近.     

基于乘积模型的极化SAR滤波

提出了一种基于乘积模型的极化SAR滤波方法。首先基于乘积模型分离纹理信息和极化信息,然后分别独立地进行滤波,最后再合成协方差矩阵。实验表明,本方法有效可行,有较好的极化保持性能。     

四分量散射模型在极化SAR相干斑滤波中的应用

在分析四分量极化散射理论基础上,提出了一种新的极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法首先应用四分量散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;然后采用极化特征和空间特征的相似性度量,在滤波窗口内选取中心像素的同质区;最后根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。AIRSAR系统L波段极化SAR数据的实验结果表明,该算法不仅可有效抑制相干斑,而且对极化和边缘等细节信息也有较好的保持。     

相向飞行全极化SAR图像对建筑物的立体重构

用多方向飞行的全极化SAR图像可能提取特定三维目标的高度与位置信息,进而实现目标物的几何立体重构。全极化SAR图像数据与单极化SAR相比,可以选择多种极化组合数据,提供对于特定目标几何特征敏感的数据类型,通过多方向飞行SAR图像反演该目标或目标群的高度与位置信息。本文用两幅相向飞行的PI-SAR(日本机载极化与干涉SAR,X波段、1.5m分辨率)图像,提取日本仙台电视塔高度、日本东北大学建筑物群的立体重构。     

一种基于分布式目标互易性判断的SAR极化定标改进方法

针对极化SAR定标算法中一些分布式目标并不满足互易性的问题,提出一种对分布式目标互易性进行判断的方法。通过计算选取分布式目标的极化散射矩阵与互易子空间的夹角,来进行互易目标的初步选择,并利用相干性来实现最终分布式目标定标样本的选择。实现了对中电38所海南X波段全极化SAR数据的极化定标,实验证明了该方法的优越性。     

Coherence optimization using the polarization state conformation in PolInSAR

A new coherence optimization algorithm is proposed for polarimetric synthetic aperture radar (SAR) interferometry applications by using the polarization state conformation algorithm based on the polarimetric basis transformation along with the polarization signatures. Through application of this algorithm, the resemblance between the scattering mechanisms of the same target in the repeat-pass polarimetric SAR (POLSAR) images is maximized. Then, coherence maps between the repeat-pass POLSAR images, before and after application of the algorithm, are generated. The coherences obtained by this method represent the best coherences or optimized coherences between the POLSAR images. The effects predicted by the theory are confirmed by the POLSAR data acquired by the Jet Propulsion Laboratory Spaceborne Imaging Radar mission.     

自交叉双边滤波的极化SAR数据相干斑抑制

相干斑抑制是极化SAR数据预处理的关键步骤。双边滤波是一种空域和值域滤波相结合的优秀边缘保持滤波算法。针对双边滤波在抑制极化SAR数据相干斑的不足,该文将改进的交叉双边滤波引入到极化SAR数据降噪领域,加入散射机制测度来扩展原权重核,根据SPAN图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用参考图像来度量灰度值和散射机制相似性。实验结果表明:本文方法较经典滤波算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节信息保持能力,在保持原数据极化散射信息方面也表现出良好的性能,这为基于极化SAR数据的后续应用提供了支持。     

Scattering property based contextual PolSAR speckle filter

Reliability of the scattering model based polarimetric SAR (PolSAR) speckle filter depends upon the accurate decomposition and classification of the scattering mechanisms. This paper presents an improved scattering property based contextual speckle filter based upon an iterative classification of the scattering mechanisms. It applies a Cloude-Pottier eigenvalue-eigenvector decomposition and a fuzzy H/α classification to determine the scattering mechanisms on a pre-estimate of the coherency matrix. The H/α classification identifies pixels with homogeneous scattering properties. A coarse pixel selection rule groups pixels that are either single bounce, double bounce or volume scatterers. A fine pixel selection rule is applied to pixels within each canonical scattering mechanism. We filter the PolSAR data and depending on the type of image scene (urban or rural) use either the coarse or fine pixel selection rule. Iterative refinement of the Wishart H/α classification reduces the speckle in the PolSAR data. Effectiveness of this new filter is demonstrated by using both simulated and real PolSAR data. It is compared with the refined Lee filter, the scattering model based filter and the non-local means filter. The study concludes that the proposed filter compares favorably with other polarimetric speckle filters in preserving polarimetric information, point scatterers and subtle features in PolSAR data.     

基于Freeman散射熵和各向异性度的极化SAR影像分类算法研究

极化SAR影像中阴影、水体和裸露的耕地3种地物类型有非常相似的极化散射特性,常规基于非相干分解的分类方法难以将其有效地区分。对此,本文引入基于Freeman分解的散射熵Hf和各向异性度Af两个特征参数,并将其用于极化SAR影像分类。首先利用Hf和Af参数将阴影和水体提取出来,然后将其他地物按散射机制分为3大类,并对每一类再次利用Hf和Af参数进行细分,最后通过基于Wishart分布的聚类和迭代分类,得到最终的分类结果。通过利用Radarsat-2在河南登封获取的全极化SAR数据进行试验,表明该算法执行效率高,能够有效地区分阴影、水体和裸露的耕地,并且对其他地物类型也有很好的分类效果。