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。     

Data Compression for Multilook Polarimetric SAR Data

This letter attempts to address the problem on the emergence of negative eigenvalues in the coherency matrix after the compressing of multilook polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data. A new nine-parameter expression for the eigenvalue decomposition of the coherency matrix is introduced, and a new compression algorithm is proposed for multilook polarimetric data with this expression. By comparing it with the NASA/Jet Propulsion Laboratory's Airborne SAR compression algorithm, the authors analyze the new algorithm's compression accuracy, signal-to-noise ratio, and the ability to preserve the data's polarimetric property. For polarimetric SAR data, it is important to preserve the polarimetric property of a target. The proposed algorithm has this ability which is illustrated by the comparison of the polarimetric signatures. Finally, the effectiveness of the proposed methods is demonstrated by using the experimental SAR data.      

采用螺旋散射的SAR极化定标参考地物提取方法

极化合成孔径雷达观测系统获取的影像需要经过极化定标处理才能进行定量的分析与应用。当前的极化定标方案普遍采用分布式地物解算串扰和交叉极化通道不平衡误差,需要在定标前选取满足一定散射特征的分布式地物作为定标参考样本。利用螺旋散射的极化特征与分布特点,提出了一种新的极化定标参考地物自动提取方法。该方法根据极化目标分解构建螺旋散射比率特征,并采用自适应阈值分割方法自动提取地物样本。采用C波段机载极化雷达影像进行实验,结果表明,所提方法能够保持影像极化定标的准确性,并能提高极化定标的精度。     

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。     

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。     

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.     

顾及分类器参数的全极化SAR图像特征选择与分类

全极化SAR获取的信息量远多于传统SAR,但信息量的增加并不能确保分类精度的提高,如何有效进行特征选择至关重要。针对自适应特征选择问题,提出一种顾及分类器参数的特征选择和分类方法。该方法以支持向量数为评估依据,结合遗传算法进行特征选择,并同时对分类器参数进行寻优;最后利用优选的特征集和模型参数进行分类。为验证算法的有效性,利用两组全极化数据进行了监督分类实验。实验结果表明,提出方法降低了SVM分类器对自身参数的敏感性,而且能在较少特征个数下具备良好的泛化性能,分类精度优于未经过特征选择和参数优化的方法。     

应用分水岭变换与支持向量机的极化SAR图像分类

结合分水岭变换与支持向量机的特性,提出一种新的极化SAR图像分类算法。其基本思想是先通过分水岭变换及区域合并处理,将极化SAR图像分割成一系列同质区;再以同质区为基本单元,进行特征提取及样本选择后采用支持向量机分类。实验结果表明,该算法可有效降低相干斑对分类的影响,与传统基于像素的SVM算法相比,其分类精度有显著的提高,且结果也更易于理解。     

采用散射特征相似性的极化SAR图像相干斑抑制

极化合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑严重影响图像信息的有效提取,为此提出一种基于极化散射特性的相干斑抑制方法。该方法结合SAR图像的冗余信息及其散射特性的相似性,利用Wishart分布对SAR数据的相似性进行度量,然后依据相似性计算权重对协方差矩阵进行加权平均,实现对极化SAR图像的相干斑抑制。本文方法对协方差矩阵的各元素单独处理,因此在极化信息的保留方面尤具优势。通过真实SAR数据的实验表明,该方法与现有极化白化滤波(PWF)和极化Lee滤波相比,具有更好的相干斑抑制能力和细节的保持能力。     

一种消除全极化微波辐射计顺/逆风向遥感模糊性的新方案——星上定标和扫描机制设计的有关考虑

从观测方式的角度出发,讨论消除全极化微波辐射计遥感风向(顺风/逆风)模糊性的具体实施方案,提出合理进行星上定标和对地观测的设计思想.在研究全极化辐射计星上外定标方法的基础上,依据消除海面风向反演模糊性的算法,提出一种采用侧视扫描的机制,设计了在星上实现全极化微波辐射计对同一面元进行前、后两次扫描的具体方案,给出了一种在扫描周期内合理分配观测方位角和定标单元的方法.模拟结果表明,采用这种机制可以有效消除全极化辐射计风向反演存在的顺/逆风180°模糊,使风向反演精度大大提高.同时,考虑到卫星上空间资源的限制,单侧扫描刈幅宽度还能够达到760km以上,能够满足在较短的时间内覆盖全球的时间分辨率的要求.     

LSSVM算法在极化SAR影像分类中的应用

最小二乘支持向量机(LSSVM)是针对标准支持向量机(SVM)算法训练时间长的问题而提出的一种改进算法。针对SVM算法在极化SAR影像分类时存在效率较低的问题,以目标分解理论为基础,对LSSVM算法应用于极化SAR影像分类的有效性进行了研究。结果表明,对于极化SAR影像分类,LSSVM算法与SVM算法的分类精度相当,但时间效率远优于SVM算法,并且对参数的调整也具有更好的稳定性,同时泛化能力良好。     

极化散射特性保持的改进迭代Wishart分类算法

为克服基于极化散射特性保持的迭代Wishart分类算法不适用于城区及对混合散射像素分类欠理想等不足,本文提出一种改进方法.其基本思想是先应用四分量分解算法将像素分成4种基本散射类型和混合散射类型,接着以平均合并度为指导对基本散射类型中的像素自适应聚类,最后对所有像素进行散射特性保持的迭代Wishart分类.试验结果表明...     

一种求解分布式目标通道最优极化的快速算法

针对现有分布式目标通道最优极化算法存在运算量偏大等问题,以算法的实用性为目的,在理论分析的基础上提出一种求解分布式目标通道最优极化的快速算法.首先将任意通道下的天线接收功率模型统一为同极化通道下的天线接收功率拓展模型,然后对该拓展模型进行变换极化基处理,在此基础上理论确定目标最优极化在(r,θ)平面上的位置区间,从而为简化目标最优极化求解或预判目标最优极化位置等提供理论支撑.为获取目标最优极化,采用区间二分法在目标最优极化位置区间内迭代搜索.通过对比实验对算法运算速度和实现方面予以验证.

Abstract：

Aiming at the large mount of calculation of the traditional algorithms for polarimetric power optimization of random target in arbitrary channel, a fast algorithm is proposed in this article. Firstly, the function of received power in arbitrary channel is unified as the form of copolar power. Then based on the change of polarimetric basis,the copotar power is analyzed theoretically to obtain the minimum interval of target optimal polarization state in (r,θ)plane, which provides theoretic support for simplifying the process of obtaining optimal polarization states or anticipating their positions. In order to obtain optimal polarization states, the interval dichotomy is used to search in the minimum interval of target optimal polarization state, The experiment results have demonstrated that the proposed algorithm has better performance than the Lagrange multiplier method or the method of traversal search in algorithmic realization and computational speed.     

基于ESPRIT算法的极化干涉SAR植被高度反演研究

由于存在着去相干分量,利用ESPRIT(旋转不变技术)算法对植被区域的极化干涉SAR(PollnSAR)数据进行反演的结果有较严重偏差.针对这一问题,结合极化干涉相干最优理论及其物理散射机制,引入新的散射矢量——相干最优化散射矢量,提出一种改进的基于ESPRIT的植被高度反算法.最后,利用欧空局(ESA)提供的模拟L波...     

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。     

光源发散角对DPC偏振定标的影响分析及验证

多角度偏振成像仪(DPC)是一种多角度、多光谱具备偏振测量功能的大视场偏振遥感器。偏振定标光源的发散角与DPC像元对应的视场角匹配一致,是提升DPC实验室偏振定标精度的关键因素之一。通过比较实验室偏振定标与在轨定标的状态差异,参考DPC在轨运行光学系统的成像原理,通过微分运算方式,建立一种偏振定标光源的发散角与单像元视场角匹配的模型,分析结果给出了光源的发散角应大于0.14°才能满足DPC全视场的偏振定标要求。以490 nm偏振通道为例,设计了采用可调光谱积分球替代0.125°发散角扩束镜平行光源方案,验证所建立模型和分析结果的合理性。结果表明,DPC的线偏振度测量值和理论预测值间的平均差异由1.26×10–2减小至4.4×10–3,说明所建立模型和采用可调光谱积分球作为偏振定标光源方案可用于DPC的实验室偏振定标。     

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.     

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。     

面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法

本文针对多基线极化干涉SAR数据,提出了面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法。该方法将多景全极化干涉影像联合在一起,构建多基线极化相干矩阵,由多基线最优相干准则指导,求解全局条件下的最优干涉图。该方法可以有效降低多基线干涉中散射中心不一致对干涉相位影响,从而提高干涉相位的精度和可靠性,并提高最终获取DEM的精度。利用国产X-SAR系统和德国E-SAR系统获取的多基线全极化数据进行全局最优相干方法试验,利用多基线极化最优相干方法生成全局条件下的最优干涉图,依据多基线高程反演方法计算目标高程,验证了本文提出的方法的有效性。     

基于散射分量系数的极化SAR数据分类

分析了传统的基于散射功率大小的极化SAR数据分类算法,提出了一种基于散射分量系数的改进算法,实现了全极化SAR数据的有效性分类。