散射模型的多时相极化SAR斑点噪声滤波算法

本文提出了一种基于散射模型的多时相极化SAR数据斑点噪声滤波算法,该方法是利用多时相极化SAR数据,在保持像元主散射特性基础上实现斑点噪声抑制。其基本原理是对多时相极化SAR数据的主辅影像进行分类,并通过统计主辅影像中待滤波像元邻域窗口内类别分布情况自适应地选取参与滤波的像素进行滤波。实测数据的实验结果表明,该方法既能够有效地抑制斑点噪声,又能够良好地保持地物散射特性和边缘纹理特征。     

多时相全极化SAR数据融合方法与土地覆盖分类研究

结合多时相和全极化SAR数据在地表覆盖分类中的优势,通过融合多时相全极化SAR数据,降低雷达图像上斑点噪声的影响,开展土地覆盖分类研究。以贵州扎佐林场大约12 km×17 km的区域为研究区,使用6个不同时期的RADARSAT-2全极化数据进行地表覆盖分类研究。研究结果表明:不同地物的后向散射机制有很大区别,且对应的后向散射系数随时间的变化规律也各不相同;该方法能有效区分人工建筑、森林、农田和水体等地物,斑点噪声得到有效抑制,图像质量,特别是视觉效果大为改善。     

多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法

综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。     

基于多时相SAR数据的大区域城镇信息变化检测

多时相SAR变化检测技术,通过分析同一区域不同时相的SAR数据可以检测地表地物目标的变化信息,在土地资源调查及监测管理方面具有广泛应用。本文将长时间SAR图像相干性特征与目标幅度信息进行融合,并采用多时相SAR数据堆栈处理方法进行大区域城建目标分类及变化信息检测。最后采用13景ALOS PALSAR数据对中国天津地区2007~2010年期间的城建区域变化进行了检测实验,得到了良好的实验结果,并验证方法有效性。     

改进的多视PolSAR非局部均值滤波算法

像素点间相似性度量是非局部均值滤波算法的关键所在。从信息论角度出发,提出了一种改进的多视Pol SAR非局部均值滤波方法。该算法在综合分析各类矩阵测度基础上,选定Kullback-Leibler距离作为最优相似度量,结合多视极化相干矩阵服从复Wishart分布,给出了极化相干矩阵的KL距离,并在预处理中应用了极化旋转。实验结果表明,改进方法能够在保持边缘细节的同时有效抑制相干斑。     

改进的多视PolSAR非局部均值滤波算法

像素点间相似性度量是非局部均值滤波算法的关键所在。从信息论角度出发,提出了一种改进的多视Pol SAR非局部均值滤波方法。该算法在综合分析各类矩阵测度基础上,选定Kullback-Leibler距离作为最优相似度量,结合多视极化相干矩阵服从复Wishart分布,给出了极化相干矩阵的KL距离,并在预处理中应用了极化旋转。实验结果表明,改进方法能够在保持边缘细节的同时有效抑制相干斑。     

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。     

顾及空间邻域关系的多时相SAR影像变化检测

提出了一种顾及空间邻域关系的多时相SAR影像非监督变化检测方法，采用马尔可夫随机场（Markov random field，MRF）模型描述SAR比值差异图像的空间上下文信息，提出了基于该模型的EMMPM非监督变化检测算法。实例研究表明，与未顾及空间上下文信息的EM双阈值算法相比。该方法能够有效地提高变化区域提取的可靠性和准确性。     

面向城市地物分类的L波段SAR影像极化特征提取与分析

针对ALOS PALSAR全极化数据提取了多种极化特征,分析其对人工地物、裸地、农田、林地、水体5种典型地物的提取能力。实验结果表明,利用全极化SAR影像提取的极化特征可以较好地区分城市典型地物类型,并且全极化数据的地物区分能力优于双极化数据。对于单一时相的数据分类结果而言,人工地物与其他非人工地物的极化特征差别最大,水体与林地也较容易区分,而裸地和农田容易混淆。     

结合KI准则和逆高斯模型的SAR影像非监督变化检测

提出一种结合逆高斯模型（inverse Gaussian model,IGM）和KI（Kittler-Illingworth,KI）最小错误率准则的合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像非监督变化检测方法。假设差值影像中未变化类和变化类服从混合IGM,结合贝叶斯决策理论,自动求取满足KI最小错误率准则的阈值。在两组多时相SAR数据上分别设计了两组实验以验证本文方法的有效性。实验表明,本文方法可以更好地估计差值影像中未变化类和变化类的概率密度分布,得到合理的决策阈值,有效提高变化检测图的精度。     

基于多个极化通道的SAR影像道路探测

提出了一种从SAR影像的多个极化通道探测道路的新方法。首先，介绍了用边缘探测器构造道路探测器的方法； 然后，将多参数统计假设检验的方法应用到全极化影像的信息融合中，并将该方法提取的结果与传统Tupin法提取的结果进行了比较。实验表明，该方法对全极化SAR影像道路边缘的提取效果较好，具有一定的适用性。     

Polarimetric synthetic aperture radar change detection for specific land cover types

This paper presents a supervised polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) change detection method applied to specific land cover types. For each pixel of a PolSAR image, its target scattering vector can be modeled as having a complex multivariate normal distribution. Based on this assumption, the joint distribution of two corresponding vectors in a pair of PolSAR images is derived. Then, a generalized likelihood ratio test statistic for the equality of two likelihood functions of such joint distribution is considered and a maximum likelihood distance measure for specific land cover types is presented. Subsequently, the Kittler and Illingworth minimum error threshold segmentation method is applied to extract the specific changed areas. Experiments on two repeat-pass Radarsat-2 fully polarimetric images of Suzhou, China, demonstrate that the proposed change detection method gives a good performance in determining the specific changed areas in PolSAR images, especially the areas that have changed to water.     

Fractal Genetic Model in Change Detection of SAR images

The paper presents an effective way of detecting the changes of multi-temporal synthetic aperture radar (SAR) images. An accurate unsupervised change detection method that combines the intensity information and the fractal dimension of SAR images is proposed based on the fractal genetic model (FGM). The model computes firstly the local fractal dimension of the SAR images to obtain the fractal image and next a new proposed measure (D) is calculated from the normalized ratio of SAR images and the normalized difference of fractal images. Finally, the change map is derived by minimizing a cost function using a genetic algorithm (GA) on the derived image from the measure. Experimental results of detecting changes from SAR images acquired by ASAR on board ENVISAT and ALOS-PALSAR reveal that the proposed method is an effective and efficient tool for change detection from SAR images.     

基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法

SAR图像变化检测是近几年SAR图像应用研究的新领域,现有的SAR图像变化检测算法大多针对单通道图像数据,而利用多通道SAR图像数据进行变化检测,可以充分利用图像信息,能够得到更好的检测效果。论文研究了基于MRF信息融合的多通道SAR图像变化检测算法,通过融合图像不同通道信息,实现变化检测;并重点论述了算法的基本原理和算法实现过程,通过实验对比,证明了论文提出的算法可以得到较高的检测精度。     

基于最小二乘平差的全极化SAR配准偏移量估计方法

全极化合成孔径雷达影像(PolSAR)相对单极化SAR影像有更加丰富的地表信息。为了提高SAR影像偏移量跟踪技术估算偏移量的精度,提出一种基于最小二乘平差法的全极化SAR数据偏移量估计方法。首先利用全极化SAR不同极化通道数据估算偏移量得到多个观测值,然后通过最小二乘平差法对多余观测值循环剔除粗差得到最优偏移量。文中选取美国科罗拉多州湖城(Lake city)区域的两景JPL无人机UAVSAR全极化SAR影像进行实验,结果表明,文中新方法具有良好的粗差探测和去除功能,相对于已有研究结果,在方位向和距离向的偏移量估算精度都有明显提高,达到15%~25%。新方法提高了偏移量跟踪估算偏移量的精度,这对利用偏移量跟踪技术监测滑坡、地震及冰川等有重要的意义。     

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。     

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。     

新型Canny算法的SAR图像边缘检测

干涉作用会使合成孔径雷达回波信号产生相干斑点噪声,以致在图像边缘检测时产生许多虚假边缘;Canny边缘检测器能检测图像形状密度的变化,并寻找图像的边界。针对SAR图像的噪声特点和低像素级的特点,引进了小波去噪的方法来代替传统的高斯滤波,提出了在搜索算法上以广度搜索来代替深度搜索,由此改进了Canny算法,使用VC++编程实现了改进的算法对SAR图像进行边缘提取实验,对比结果证明此方法比以往算法有明显改进。     

纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测

合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。