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。     

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。     

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。     

多特征全极化合成孔径雷达的林地和居民地提取

针对传统全极化合成孔径雷达(SAR)图像信息提取方法存在的问题,结合林地、居民地的散射机理,文章提出了一种综合多特征(多种极化特征、几何形状和尺度特征)的全极化SAR林地和居民地信息提取方法.该方法采用分形网络演化算法实现综合多特征的多尺度分割;基于对象选择极化特征并制定分类规则来提取林地和居民地.实验结果表明,该方法能有效提取研究区的林地和居民地,结果明显优于H-α-A-Wishart分类方法.     

加权全极化SAR图像分类下的功能区土地时空变化特征提取

为准确分析功能区土地时空演变情况,需准确区分土地时空变化的相关特征,本文设计了功能区土地时空变化特征提取模型。首先采用全极化分解和灰度共生矩阵,对SAR图像中反映功能区土地时空变化的、不同地物的各类散射特征和纹理特征进行分类。然后确定最佳加权全极化特征组合,将该组合输入随机森林模型,完成最终图像中地物分类。最后以湖南省某市生态功能区土地时空变化特征为例,实现功能区土地时空变化特征分类提取。测试结果表明,该模型采用加权全极化特征组合,可准确描述地物分布情况,保证地物的可靠分类,能实现较好的提取效果。     

机载极化SAR 地物类型逐步精细分类研究

在机载高分辨率X波段雷达影像上,城市水体、水泥道路、裸露土壤等地物回波信号弱,具有较强的相似性.目前的H/Alpha-Wishart 、Freeman-Durden 等系列算法对这些地物的区分不理想.本文针对X波段的全极化数据,提出基于预分类再分割的方法,重新估计极化协方差矩阵;然后根据协方差矩阵的熵值与同极化通道相位差的标准差构建特征空间,利用阈值法方法进行特征空间分割,获取最终精细分类结果.实验证明,本文方法可以在高分辨率条件下对水体、水泥道路、裸露土壤进行较为精确的划分,总体分类精度优于80% 、Kappa 系数高于0.7 ,是一种有效的低后向散射地物精细分类方法.     

一种综合多特征的全极化SAR图像分割方法

提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根据相干矩阵的Wishart分布假设构建对象间的统计特征相似性准则;制定对象合并过程中多特征的综合策略,通过极化特征增强及权重调整统一各类特征异质度的水平,最终建立全极化SAR图像多特征综合分割流程。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,地物边界分割准确,特别是对具有均质纹理的农田、水体等分割效果较好。     

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。     

基于SAR数据的鄱阳湖水体提取及变化监测研究

以C波段Envisat ASAR和L波段ALOS PALSAR交替极化模式的数据为数据源,分析了鄱阳湖主要地物的散射特性,并分别引入纹理特征和不同极化通道间的极化差和极化比等参数增强地物的表征;应用主成分变换对地物的参数向量进行特征提取,增强水体与其他地物的差异,并在第一主成分中选择适当阈值,准确提取出不同时期的鄱阳湖水体信息。实验表明,用上述方法提取水体信息的精度比直接使用地物后向散射系数的监督分类法提取精度要高得多。通过分析和对比上述不同波段SAR数据中水体与其他类别间的Jeffries-Matusita距离可以看出,C波段SAR数据提取鄱阳湖水体的精度比L波段高。并给出了鄱阳湖水体在2007年春、夏和冬3个季节中水域面积的动态变化情况。     

利用ASAR图像监测土壤含水量和小麦覆盖度

以高级合成孔径雷达（ASAR）影像数据和地面实测数据为基础，分析了裸土、低覆盖（覆盖度为0．2左右）冬小麦麦地的后向散射与土壤含水量、地表粗糙度及小麦覆盖度之间的关系，探讨了裸土和冬小麦麦地土壤含水量及小麦覆盖度的反演方法。分析结果表明：①裸土后向散射系数受地表粗糙度和土壤质地的综合影响较大，裸土的后向散射和土壤含水量正相关关系未达显著，反演裸土土壤含水量必须考虑这两个因素的影响。②冬小麦麦地两种极化后向散射对土壤含水量和小麦覆盖度的敏感性差异明显。由于小麦植株与土壤的水平同极化后向散射差异较大，水平极化后向散射系数和小麦覆盖度及土壤含水量相关性达到显著；冬小麦麦地的垂直同极化后向散射对土壤含水量较敏感，垂直极化后向散射系数和土壤含水量的相关性达到显著，但与小麦覆盖度的相关性相对较低。据此，利用冬小麦麦地的两个同极化后向散射系数，建立了后向散射系数与土壤含水量和小麦覆盖度之间的关系模型，实现了小麦覆盖度和冬小麦覆盖下的土壤含水量反演。验证结果表明：土壤含水量和小麦覆盖度反演结果与地面调查和测量结果一致。     

极化干涉SAR数据地表土地类型分类

基于新疆和田地区1994年10月9日和10日SIR-C-L波段全极化雷达数据。首先对极化干涉测量的基本原理和数据处理流程进行了详细的阐述，接着，用Cloude相干最优算法得到了与3种地物散射机制相对应的3个最优相干图。并且就地物相干性对极化的强烈依赖和3种散射机制中地物的最优相干特性进行了分析，具有最高相干值的相位图在提取DEM方面较有利，具有最低相干值的相干图在地物识别方面较有利。最后，在对最优相干系数。后向散射系数和熵进行数据相关性分析基础上，利用得到的最优相干系数，熵和后向散射系数数据进行了土地类型的识别和分类，得到了很好的效果。     

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。     

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。     

利用Sentinel-2A影像的面向对象特征湿地决策树分类方法

苏州市湿地众多、类型多样化、周围环境复杂,使用传统的遥感分类方法很难得到精度较高的湿地分类结果。研究了面向对象特征的湿地决策树分类方法,以苏州市澄湖地区为研究区域,使用欧空局的Sentinel-2A影像,先将研究区域分为湿地水体、植被和非植被3大类型,再分别构建鱼塘、河流、湖泊、农田和裸地等面向对象特征,据此实现湿地遥感分类。研究结果表明,该方法能够有效利用遥感影像提供的光谱特征、几何特征和纹理特征等多种丰富信息,产生较高的分类精度,总体分类精度可达80.67%,Kappa系数为77.80%。与传统的基于中低分辨率遥感影像的分类方法相比,该方法可以有效提取湿地不同地物对象的几何结构和纹理等特征,在提高湿地分类精度的同时实现对大面积湿地的快速动态监测。     

基于电磁感应的干旱区土壤盐渍化定量遥感研究

以南疆典型干旱区Landsat 7 ETM+遥感图像为数据源,利用决策树分类法提取农业用地,并对农业用地进行移动式电磁感应调查(简称磁感调查)和光谱特征提取,同时分析磁感数据和图像光谱特征与土壤盐分含量的相关性,从而建立土壤盐分的定量反演模型。研究结果表明:土地利用类型决策树的分类精度达到93.75%,Kappa系数达0.915 4;经多元逐步回归分析,磁感调查获得的土壤盐分含量与差值植被指数(DVI)、ETM+图像第二波段像元值(B2)以及比值植被指数(RVI)间具有显著相关性,由此建立的遥感反演模型可用于土壤盐分含量的定量反演。经89个样点检验,基于磁感调查的土壤盐分遥感反演精度虽低于基于磁感调查的地统计空间分析的精度,但遥感定量反演值与磁感调查实测值仍具有良好的相关性,而且精度较高,因此利用本文方法进行土壤盐渍化大面积监测是快速有效的途径。     

基于双极化差值指数的城市建筑用地信息提取研究

以福州市城区ENVISAT ASAR影像为例,研究城市建筑用地信息准确快速提取的原理和方法。通过对影像主要地物类型的极化特征分析,构建基于双极化雷达后向散射差值指数以突显城市建筑用地信息,并采用面向对象方法进行分类。该方法与基于单极化得到的分类结果相比,提高了精度。研究结果表明,该方法是一种快速准确提取城市建筑用地信息的有效方法,这为极化雷达影像数据在城市建筑用地方面的应用研究提供了一个新思路。     

基于RS对云南边境地区土地覆盖现状及变化研究

 土地利用/覆盖变化研究是全球变化研究的热点之一。应用遥感、GIS技术及数理统计学的方法，利用1976年MSS和2004年TM二个时期的遥感影像数据，对云南边境地区的土地覆盖动态变化进行监测研究，并对变化的时空特征进行了分析。结果表明，土地覆盖现状以森林和裸岩地为主，土地利用/覆盖变化的主要方向是林地向裸地和耕地转化。     

植被冠层立体结构与叶片倾角的偏振光效应

植被偏振特性研究对于植被监测与组分定量反演具有极其重要的作用。植被冠层的反射辐射具有偏振特性,这种特性与入射辐射和植被冠层结构相关。本文分析了偏振对光子—叶片—冠层之间细微相互作用及其变化的有效探测能力,并利用研究型扫描式偏振辐射仪RSP(Research Scanning Polarimeter)数据系统对比分析了偏振对不同叶倾角分布的估测。通过上述研究得出以下结论:(1)偏振观测能够对光线在冠层立体结构中的透射反射再出射过程给出精细刻画,若不用偏振手段对这一过程进行甄别并去除,则直接测算的植被散射系数会产生高达140%的误差;(2)利用偏振手段可以为高精度大倾角、多时相遥感观测提供可能,以此可改变目前光学遥感小角度、垂直观测的较严格约束;(3)偏振辐射呈现出随波长的稳定特性(相关系数0.96),使得利用偏振手段可以更好地研究冠层结构;(4)不同叶倾角分布对入射辐射存在不同的偏振反射,为利用多角度偏振信息进行遥感植被精细分类提供了新的途径。本文详细描述冠层结构和植被偏振特性的相互作用,通过对冠层立体结构与叶倾角的研究,刻画了植被定量遥感的方向性信息与高精度实现,为高分辨率遥感定量化的有效信息挖掘提供了新手段。     

基于极化相干最优与极化总功率的Wishart-H/Alpha分类

Wishart-H/Alpha法进行聚类可以实现复杂场景的高精度分类。然而在聚类的过程中,由于各类中心所对应的散射机理发生了混淆,使得不透水层代表之一的水泥路面与裸露土壤发生了混淆,这对实际应用不利。提出了利用最优相干系数与极化总功率系数构成的二维直方图空间进行阈值分割,将Wishart-H/Al-pha分类方法中混淆的水泥道路与裸露土壤重新分离出来,并通过国内机载X波段双天线极化干涉实验,验证了本方法的有效性。