结合纹理信息的极化SAR影像分类研究

结合Gabor小波、灰度共生矩阵和Fast ICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共生矩阵和Gabor小波提取影像纹理特征,利用Fast ICA算法对纹理特征进行降维分析;最后将降维后的纹理特征与强度特征结合,采用支持向量机分类器进行分类;采用北京地区Terra SAR-X影像对该方法进行实验,结果表明,纹理信息的引入使极化SAR影像分类精度得到提高。     

目标分解的极化SAR影像分割算法

针对斑点噪声严重的高分辨率SAR数据开展智能化影像分割方法研究的不足,该文基于面向对象的思想和极化SAR目标分解理论,提出基于目标分解的面向对象SAR影像分割算法,实现了Pauli基分解分割、Krogager基分解分割、Freeman基分解分割这3种典型的SAR目标分解下的影像分割方法。实验结果表明:所提出的不同极化基下的分割算法取得的结果较为理想、精度高,且整体上具有一致性;对于不同类型的特定目标,Pauli基分解分割算法对道路等表面散射体分割效果较好,Freeman基分解分割算法则更有利于植被等体散射体的分割。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

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。     

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。     

基于模糊算法的极化SAR影像分类

极化合成孔径雷达（POLSAR）由于其能对目标进行更为全面的极化信息的描述,已经成为SAR领域中最先进的传感器之一。本文对模糊集理论中的三种模糊聚类算法进行了系统全面的阐述,并重点研究了基于模糊可能性C均值算法（FPCM）的极化SAR非监督分类方法。     

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。     

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.     

基于特征值和Singh分解的全极化Radarsat-2图像分类

基于模型的分解发展较快,但存在负功率、体散射过估计、未充分利用相干矩阵等问题,考虑到基于模型分解的优点,采用Singh分解提取极化信息,同时用散射角、极化熵和极化总功率进行补充,再利用SVM对山东禹城地区全极化Radarsat-2数据进行分类。为验证该方法的有效性,将其与H/α/A-Wishart和Yamaguchi-SVM两种分类方法进行比较。结果表明,该方法分类效果较好,总体精度分别提高了6.4%和3.48%。     

全极化雷达数据目标分解方法应用研究

介绍全极化雷达影像数据处理和分析中常用的Pauli分解、特征值分解、Freeman-Durden三分量分解和Yamaguchi四分量分解方法的原理.利用RADARSAT-2拍摄的武汉地区全极化影像进行相关试验,并对试验结果进行分析,比较得出各种方法的特点.最后对如何更有效地使用各种分解方法进行探讨.     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

K-Wishart分布旨在通过统计方法更精确地描述极化SAR多视协方差矩阵或相干矩阵数据,揭示极化SAR影像在异质场景下的非高斯统计特性。以内蒙古自治区依根实验区和河北省遵化实验区的国内机载数据为例,分别进行了Wishart和K-Wishart非监督分类实验。研究结果表明,K-Wishart分类器适用于提取林地、园地、农村居民点等较不均匀区域。同时,本文通过分类准确性和稳定性两个方面对K-Wishart分类器的性能进行了评价。     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。     

极化雷达目标分解方法用于岩性分类

雷达遥感中地表不同岩石类别的后向散射一般判别不大,因此以散射幅度为主要探测因子常规雷达遥感数据不利于岩性分类。极化雷达以散射矩阵或Ｓｔｏｋｅｓ短阵的形式,记录了更多的地物回波信息。信息源的增多,有利于提高岩性分类的精度。但是,由于不同极化状态回波信号之间的关性,极化数据不可避免地产生数据冗余,反而增大了岩性分类的误差。     

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。     

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。     

Multiple-Component Scattering Model for Polarimetric SAR Image Decomposition

A multiple-component scattering model (MCSM) is proposed to decompose polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) images. The MCSM extends a three-component scattering model, which describes single-bounce, double-bounce, volume, helix, and wire scattering as elementary scattering mechanisms in the analysis of PolSAR images. It can be found that double-bounce, helix, and wire scattering are predominant in urban areas. These elementary scattering mechanisms correspond to the asymmetric reflection condition that the copolar and cross-polar correlations are not close to zero. The MCSM is demonstrated with a German Aerospace Center (DLR) Experimental Synthetic Aperture Radar (ESAR) L-band full-polarized image of the Oberpfaffenhofen Test Site Area (DE), Germany, which was obtained on September 30, 2000. The result of this decomposition confirmed that the proposed model is effective for analysis of buildings in urban areas.