极化SAR影像弱散射地物统计分类

针对Wishart分类器对功率具有较强的依赖性, 不易区分极化SAR影像上水体、道路、裸土、阴影等弱后向散射地物的问题, 提出一种利用极化目标分解和假设检验的弱散射地物统计分类方法。即在H-α初始化的基础上, 使用似然比检验得出像元与每个类中心的相似性, 并将其作为像元与类中心的距离测度。根据第一类错误概率和统计量的概率分布, 将相似性很小的强散射点归为拒绝类, 减少对分类的影响;对不能显著拒绝的像元归入具有最小统计量的类别中。通过使用E-SAR L波段和Radarsat-2 C波段全极化数据进行实验, 结果表明本文方法有利于弱散射地物极化信息的利用, 能够实现水体、道路、裸露的土壤和阴影等的精确分类。     

散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割

为满足不同地物分割的尺度需求,本文提出一种散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割算法。该算法以分水岭初始分割为基础,通过迭代合并相邻区域获取极化SAR图像在不同尺度下的分割结果;以极化散射功率为特征,将地物按尺度相似性划分成表面散射、二次散射和体散射3种散射类型;以分割质量评价为指导,从多尺度分割结果中为每种散射类型地物选取适宜的分割尺度并进行叠置合成,形成最终分割结果。ESAR系统获取的L波段极化SAR数据验证了该算法的可行性。     

极化SAR影像分类方法对比分析

极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。     

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。     

极化SAR影像分类方法研究

极化SAR图像分类是SAR图像解译的重要内容,快速、准确的SAR图像分类是实现各种实际应用的前提.现基于极化SAR图像的特点,用H-α、Wishart分布及H-α-FCM三种方法对机载全极化SAR数据和星载全极化SAR数据做了分类实验研究.结果表明,由于H-α平面的划分过于简单,这不可避免的会导致分类结果的不稳定性;Wishart分类方法能够清楚地区分开自然地物的主要类型,更符合散射机制的自然分布,并考虑与后向散射强度有关的信息,以一种自适应的方式改变了H-α平面中的决策边界,改善了H-α分类结果;H-α-FCM分类方法能较好的克服H-α分类结果中地物类别的模糊问题.     

极化SAR影像分类方法研究

采用不同的分类方法对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分类,讨论了各分类方法存在的问题,通过比较得出基于复Wishart分布的最大似然监督分类的效果较好。     

基于高分三号极化SAR数据的农作物散射特性分析及分类

高分三号卫星是我国首颗多极化的高分辨率C波段SAR卫星,其于2017年1月正式交付用户使用后,主要被用于海洋遥感方面的研究。而极化SAR对于农作物的结构特征十分敏感,适合于农作物监测及分类。文中首次利用高分三号的极化SAR数据分析不同农作物的极化散射特性,然后利用H/α-wishart分类和H/A/α-wishart分类方法对湖南省岳阳县洞庭湖实验区域的高分三号极化SAR数据进行分类。整体分类精度高于85%,Kappa系数大于0.8。实验结果表明,高分三号全极化数据能够较好地表征农作物的散射特性,并可用于极化SAR农作物分类研究。     

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。     

基于权重散射特征的FSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

提出了一种基于权重散射特征的模糊支持向量机的极化SAR数据监督分类方法。首先,对极化SAR数据进行H/SPAN/A/α散射特征提取;其次,根据样本可分离度设置最佳散射特征权重参数C,得到最优分类输入数据(H/6SPAN/A/α);最后,利用FSVM算法对数据进行监督分类。实验结果证明,所提出的FSVMH/6SPAN/A/α分类结果优于FSVM-H/SPAN/A/α。     

改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波

极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。     

深度神经网络的高分三号全极化SAR图像分类方法

针对传统极化SAR地物分类方法和基于像素的神经网络分类方法容易受到SAR图像固有斑点噪声影响而出现的破碎孤立点和精度下降问题,该文在考虑了极化SAR图像的基本特征的基础上结合深度卷积神经网络的方法对地表覆盖类型进行了分类研究,利用不同尺度的全极化SAR特征融合RGB图像对GoogLeNet模型进行迭代训练,结合对实验区的多尺度分割结果,对SAR图像做不同尺度下的样本分类,并最终获得整体图像的分类结果。实验证明,此方法能够获得较高的分类精度。     

Crop characterization using an improved scattering power decomposition technique for compact polarimetric SAR data

Crop characterization using Compact-Pol Synthetic Aperture Radar (CP-SAR) data is of prime interest with the rapid advancements of SAR systems towards operational applications. It is noteworthy that as a good compromise between the dual and quad-polarized SAR systems, the CP-SAR offer advantages in terms of the larger swath and lower data rate. The m − χ CP decomposition considers two out of the three Stokes child parameters: degree of polarization (m), ellipticity (χ), and orientation angle (ψ) to describe the polarized part of the quasi-monochromatic partially polarized wave. An improvement in the scattering powers was proposed in the S − Ω decomposition, which takes into accounts both the transmitted and received wave ellipticities (χ_t, χ_r) and the orientation angles (ψ_t, ψ_r). In this decomposition, S denotes the Stokes vector and Ω is the polarized power fraction. However, it may be noted that the S − Ω decomposition intrinsically ignores dominance in the target scattering mechanism while calculating the powers. In this work, improvement is proposed for the S − Ω decomposition by utilizing the degree of dominance in the scattering mechanism. The improved S − Ω (named as iS − Ω) decomposition powers are first compared with the existing m − χ and S − Ω powers for elementary (viz., trihedral and dihedral corner reflectors) and distributed targets using simulated CP-SAR data from quad-pol RADARSAT-2 data. An increase of ∼2% for odd and even-bounce powers obtained from the iS − Ω decomposition is observed for the trihedral and dihedral corner reflectors respectively. The analysis of the scattering powers for distributed targets shows that an increase of 15% and 12% in the even and odd-bounce powers is observed from iS − Ω for urban and bare soil areas respectively as compared to the m − χ and S − Ω decompositions. Besides, temporal variations in the scattering powers obtained from the iS − Ω decomposition are also analyzed for rice, cotton, and sugarcane crops at different growth stages.     

极化SAR影像深度学习分类方法对比研究

针对近年来极化SAR影像深度学习分类研究取得了显著的进展,但仍缺少全面系统的对比分析问题,该文首先讨论了极化SAR处理与分类中常用的深度学习网络结构,然后使用极化SAR分类研究的典型数据集,对多个主要深度学习算法的分类结果进行了对比分析,并对常用极化目标分解在深度学习分类算法中的应用进行了对比.实验表明,各类算法有不同的适用场景,同一场景不同算法的精度有时表现很大的差异.深度网络的选择、网络参数的优化和极化信息的应用依旧是该领域未来重点研究方向.     

全极化干涉SAR散射功率的非监督分类方法

本文首先通过分析全极化干涉SAR条件下的散射机理,分别计算出来自地表层和植被层的散射功率,并进一步通过确定像素在功率平面上的位置来区分目标,实现对地物的分类。在此基础上,为了充分利用H/α非监督分类结果的有用信息,对基于H/α分类和基于散射功率分类得到的分类集进行组合,并通过复Wishart迭代分类方法进行聚类,得到最终的SAR图像分类结果。本文详细阐述了该方法的原理和实施步骤,并对SIR-C/X-SAR的L波段实际全极化干涉数据进行分类实验,可知该算法无论在分类精确度上还是在迭代速度上,都有较高的性能。     

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。     

Building characterization using L-band polarimetric interferometric SAR data

This letter proposes a building characterization technique for L-band polarimetric interferometric synthetic aperture radar (SAR) data. This characterization consists of building identification and height estimation. Initially, a polarimetric interferometric segmentation is performed to isolate buildings from their surroundings. This classification identifies three basic categories: single bounce, double bounce, and volume diffusion. In order to compensate for the misclassifications among the volume and the double-bounce classes, interferometric phases given by the high-resolution Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques (ESPRIT) method are analyzed. Once buildings are localized, a phase-to-height procedure is applied to retrieve building height information. The method is validated using E-SAR, German Aerospace Center (DLR) fully polarimetric SAR data, at L-band, repeat-pass mode, over the Oberpfaffenhofen, Germany, test site, with a spatial resolution of 1.5 m in range and azimuth. More than 80% of buildings are retrieved with acceptably accurate height estimates.     

极化干涉SAR森林高度反演方法研究

在分析随机体散射体/地表二层(RVoG)散射模型的基础上,利用德国宇航局机载SAR系统(ESAR)获取的POLInSAR数据和森林高度地面观测数据,对多种已有的森林高度反演模型进行了比较评价,从物理机制上对试验结果进行了分析、解释,进而发展了一种基于极化相干优化和非体散射去相干补偿的综合反演方法,实验结果表明,基于该方法的树高反演效果总体上优于其他方法。     

一种改进的全极化SAR图像MCSM-Wishart非监督分类方法

针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。     

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。