利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR分类

本文提出一种利用Yamaguchi分解保持地物散射特性的极化SAR数据分类方法。该方法利用Yamaguchi分解获得4种散射机理:表面散射、体散射、偶次散射和螺旋体散射,根据4种散射机理的功率大小判断地物的主散射机理和类别之间的Wishart距离,合并到指定个数的初始类别;并结合Wishart距离分类器对初始类进行迭代修正,实现极化SAR图像的非监督分类。最后利用AIRSAR数据与已有分类方法进行对比实验,验证了本方法的优势及适用性。     

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。     

基于最优极化相干系数的倾斜建筑物解译研究

基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物（简称为倾斜建筑物）常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。本文通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberpfaffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行实验,证明本文提出的方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。     

基于最优极化相干系数的倾斜建筑物解译研究

基于Freeman_Durden分解的全极化SAR影像分类方法能够较好地保持地物极化散射特性,但在分类的过程中,不能改变初始散射机制,导致分解结果对分类精度影响很大。在Freeman_Durden分解中,排列方向相对雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为倾斜建筑物)常被分为体散射类型,使得该类建筑物往往被误分为植被。通过分析建筑物在SAR影像中的后向散射特性,利用建筑物具有较高相干性的特点,引入最优极化相干系数,在目标分解的基础上通过阈值分割将两者区分开来,进而提高反射非对称性人工目标的分类效果。通过使用E-SAR系统在德国DLR附近Oberp-faffenhofen地区获取的L波段PolInSAR影像和国内X-SAR系统在海南陵水地区获取的X波段PolInSAR影像进行试验,证明该方法能够有效地将与雷达飞行方向不平行的建筑物与森林区分开。     

基于非高斯分布的全极化SAR数据无监督分类

结合Freeman-Durden以散射模型为基础开发的分解算法和基于非高斯的K-Wishart分布,提出了一种无监督算法对全极化合成孔径雷达(fully polarimetric SAR,PolSAR)数据进行地物分类。该算法主要由3大步骤组成:首先通过Freeman-Durden算法把PolSAR数据划分成3种散射:表面散射、体散射和二面角散射,再使用形状参数χ将各种散射分为3类;然后通过每个像元的8个邻域计算先验概率,以改进分类距离和计算聚类中心;最后应用迭代K-Wishart分类器进行精确分类,并对每一类提出颜色填充方案。与复Wishart分布不同,K-wishart分布不但适合均匀区域数据描述,而且对不均匀区域数据的描述能力也很强。实验结果表明,该方法比FreemanDurden分解和复Wishart分布组合具有更好的分类性能。     

结合Singh四分量分解的高分三号全极化SAR影像分类

不同于一般分类算法基于像素统计的分类，忽略了地物的散射特性，文中提出了一种保持地物散射特性的分类方法。这种方法将Singh提出的Singh四分量分解与基于复Wishart分布的最大似然分类器相结合，对高分三号全极化影像进行分类。利用Singh四分量分解获得表面散射、体散射、二次散射和螺旋体散射，然后将前3种基础散射分别划分为多个聚类，根据复Wishart距离进行类间合并，直到获得指定类别数，输入复Wishart分类器进行迭代分类，最后进行类别合并获得最终分类结果。试验表明本文算法具有较好的分类效果且验证了利用高分三号全极化卫星数据进行影像分类的可行性。     

利用极化目标分解和WMRF的全极化SAR图像分类方法

提出了一种新的全极化SAR图像非监督分类方法,该方法将H/Alpha/A分解与马尔科夫随机场(Morkov rondom field,MRF)相结合。首先,根据地物的散射机制进行H/Alpha/A分解得到初始分类;然后,由基于Wishart分布的最大似然法迭代聚类更新分类结果;最后,结合WMRF(Wishart Markov randomfield)方法,由迭代条件模型法求取最大后验准则下的分割结果。NASA/JPL实验室的数据结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类

全极化合成孔径雷达(SAR)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,但地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而增加了地物信息提取的难度。文中基于北京地区的RADARSAT-2全极化雷达数据,在图像处理的特征分解的基础上,利用PolSARPro软件提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,按H-α、A-α、H-A对全极化SAR影像进行基于散射机理的分类,继而将分类结果作为Wishart H/A/α、Wishart H/α的初始类别划分。最后,采用决策树分类算法对基于Wishart分布的监督分类及以上两种分类算法进行融合处理,从而实现地物的分类,并将分类结果与经典的分类算法进行对比分析,验证了文中方法的有效性。     

机载X波段极化干涉SAR数据非监督分类方法研究

针对经典极化分类算法在处理机载X波段SAR数据时将过多地物分为体散射类型,并且容易受噪声影响,分类结果存在大量误分现象的问题,通过对机载X波段SAR数据非监督分类方法的研究,提出将极化干涉信息用于机载X波段极化干涉SAR数据的分类。通过运用极化干涉数据进行目标分解得到参数A1和A2对数据进行初始分类,然后结合改进的Wishart最大似然分类算法来进行地物的自适应分类。实验结果表明,该方法能有效避免平地效应的影响,抗噪性好,能正确区分三种典型散射类型,分类效果明显优于极化分类效果。     

基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

Characterization of forests and deforestation in Cambodia using ALOS/PALSAR observation

In this study, we have demonstrated the capability of full polarimetric ALOS/Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar data for the characterization of the forests and deforestation in Cambodia, to support climate change mitigation policies of Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation (REDD). We have observed mean backscattering coefficient (σ°), entropy (H), alpha angle (α), anisotropy (A), pedestal height (PH), Radar Vegetation Index (RVI) and Freeman–Durden three-component decomposition parameters. The observations show that the forest types and deforested area are showing variable polarimetric and backscattering properties because of the structural difference. Evergreen forest is characterized by a high value of σ° HV (?12.96 dB) as compared with the deforested area (σ° HV=?22.2 dB). The value of polarimetric parameters such as entropy (0.93), RVI (0.91), PH (0.41) and Freeman–Durden volume scattering (0.43) is high for evergreen forest, whereas deforested area is characterized by the low values of entropy (0.36) and RVI (0.17). Based on these parameters, it is found that σ° HV, entropy, RVI and PH provide best results among other parameters.     

基于PolInSAR三分量分解的建筑物高度向信息提取方法

传统的基于InSAR提取建筑物高程的方法难以区分同一分辨单元内不同散射体的高度信息.文中提出一种基于PolInSAR Freeman三分量分解的城市建筑物高度向信息提取方法,可有效获取同一分辨单元内不同散射体的散射中心.首先对极化干涉互协方差矩阵进行Freeman三分量分解,分离不同散射机制对应的相位中心,然后根据相位信息重建建筑物三维模型.利用覆盖美国加州Richmond地区的两景高分辨率TerraSAR-X极化SAR数据进行实验,结果表明,PolInSAR三分量分解能够分离同一散射单元内不同散射体的相位中心,从而有效提取出建筑物高度向信息及其三维模型.     

基于Freeman分解的极化SAR数据相干斑滤波

本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman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;在滤波窗口内选取与中心像素散射类型相同,总功率值接近的像素构成滤波同质区;并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。试验表明,该算法在有效去除相干斑的同时,对极化和边缘等细节信息也有较好的保持效果。     

结合Freeman分解与子孔径散射特性的极化SAR图像分类

本文结合Freeman分解和子孔径分析,提出一种新的极化SAR图像分类算法。该方法首先利用子孔径分解,产生不同方位观察角度下的子孔径图像,再利用Freeman分解对各个子孔径图像提取三种散射机理成分的功率,平均后对类别进行细分,最后使用Wishart统计分类器对类别进行分类划分得到最终结果。该方法考虑了极化散射机理在不同方位观察角度下的变化,能够取得较好的分类效果,能够保存主要极化散射特性的纯度,同时还可以动态地设定分类类别数。最后利用EMISAR获取的极化SAR数据进行了仿真,验证了该方法的有效性。     

全卷积网络和条件随机场相结合的全极化SAR土地覆盖分类

针对经典全卷积网络(fully convolution network,FCN)分类精度低、效果差,以及传统的极化合成孔径雷达(PolSAR)土地覆盖分类方法未充分考虑地物散射特性的问题,提出了一种结合改进FCN和条件随机场(conditional random field,CRF)的全极化SAR土地覆盖分类算法。首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,同时提取各分解对应的散射特征,参考Freeman分解散射功率获取其主散射分量对应的主散射地物;同时,借鉴在图像分类领域中具有卓越表现的FCN-Vgg19-8s网络,考虑其高层卷积参数量大和低层卷积模型参数优化程度不足,通过在高层和中层分别构建多尺度卷积组和代价函数设计了FCN-MD-8s网络,保证对整体模型参数进行降维和优化;以Freeman分解散射机理特征为基准,采用级连式迁移学习结构,实现FCN-MD-8s网络的模型训练和测试;然后,根据主散射分量所对应的主散射地物,在各分量预测图中提取出主特征地物,得到分量地物分类结果,并将其进行叠加得到全局粗分类;最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解重建假彩色图,对全局粗分类进行全局像素类别转移获得细分类结果。通过对分类结果定性和定量分析,可知提出算法具有有效性和可行性。     

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题, 提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向, 同时引入广义体散射模型, 构建面向建筑提取的改进三分量分解模型, 以准确分析地物的散射特性。在此基础上, 发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明, 本文方法能够有效减少建筑与植被的误分, 并提高建筑信息提取的准确性。     

Simulation analysis on the relationship between the leaf area index and polarimetric parameters of crops

Abstract

The leaf area index (LAI) is an important parameter to quantitatively describe the structure of vegetation and crops. Uncertainty in the relationship between the LAI and polarimetric parameters is the key problem for LAI estimation from polarimetric synthetic aperture radar (POLSAR) data. However, the existing POLSAR data have difficulties meeting the demand of the aforementioned research. This paper analyses the correlations between the LAI and the polarimetric parameters derived from Cloude and Freeman decompositions using simulated POLSAR data based on a coherent scattering model for maize and wheat. The results show: (1) The POLSAR data at C-band with a large incidence angle (40 degrees) are very suitable for finding the LAI for maize and wheat. (2) For maize there is a strong correlation between the scattering type angle and the LAI at C-band with a large incidence angle, and the coherency entropy, anisotropy, and the power of the double-bounce scattering power component also have significant correlations with the LAI. (3) For wheat at C-band with a high incidence angle, although the correlation coefficient is low, there is still a correlation between the entropy, anisotropy and LAI. Besides, the volume scattering is suitable for extracting the LAI for wheat at X-band.     

基于散射机制分解的ESPRIT植被高度反演新方法

ERPRIT算法估计的地表散射相位由于易受到森林去极化成分的影响而出现较大的偏差,从而导致植被高度反演结果严重偏低.针对这一问题,本文提出一种基于散射机制分解的ESPRIT植被高度反演算法.该算法关键点是利用Freeman分解理论和极化干涉互协方差矩阵估计得到更加准确的地表散射相位,以替代ESPRIT算法估计的地表散射相位,进而改善植被高度反演的精度.最后,分别利用欧空局（ESA）免费发布的PolSARpro软件模拟L波段极化干涉合成孔径雷达数据和PALSAR真实星载数据验证改进算法的有效性.