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。     

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。     

PolSAR数据在矿山遥感监测中的可行性研究

随着极化合成孔径雷达系统的发展,Pol SAR数据在各个领域得到了广泛的应用。本文研究了Pol SAR数据在矿山监测领域的可行性。首先对Pol SAR数据进行滤波去噪等预处理;然后介绍了适合矿山地物分类的Cloude特征向量分解和Freeman分解方法,在极化分解的基础上采用了一种结合散射熵和Freeman分解的Wishart分类方法进行分类,最终得到矿山监测地物的分类图,并通过人工解译的方式对分类后的图像信息进行归类并建立数据库,得到矿山地区的地物分类图。以机载Pol SAR数据为例,得到了较好的实验结果。     

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。     

基于极化SAR数据的地物要素提取

摘要本文提出了一个基于极化SAR数据进行重要地物要素提取的方法,首先通过经典的特征分解方法得到散射目标的极化特征,然后结合基于Wishart的K-means非监督分类方法和基于最大似然的监督分类方法得到分类结果,经过分类后处理,最后提取各地物要素,生成地表覆盖图。实测极化SAR数据结果验证了方法的有效性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

ALOS PALSAR全极化图像分类研究

极化干涉相干矩阵服从复Wishart分布,通过对相关系数的分析可以获得不同的地物类别。在总结极化干涉非监督Wishart ML分类流程的基础上,基于该方法对塔河地区全极化PALSAR数据进行了分类,研究结果表明:基于极化干涉的分类方法能够有效区分不同散射机制对应的地物,该分类方法具有较强的适应性,并且类间边界比较明显,这些分类信息为森林资源的开发和利用提供了参考。     

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。     

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.     

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。     

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。     

利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较

支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域.本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因.实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近.     

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。     

基于Sentinel-1A雷达影像地表覆盖信息提取研究

为提取不同类别地表覆盖信息,本文利用Sentinel-1A双极化星载合成孔径雷达影像,使用Cloude极化分解方法获得雷达卫星探测到的地表目标散射机制信息,并以由散射熵H和α角所构成的特征空间中不同地表覆盖区域所对应的不同散射机制区域为基础,划分监督样本并结合Wishart迭代监督分类方法以及SVM分类方法进行地表覆盖信息提取,结果显示,根据H-α特征空间进行的监督分类方法中H/α-Wishart分类方法精度评价Kappa系数为0.804,H/α-SVM方法Kappa系数为0.827,两种不同方法的地表覆盖分类结果都能够达到较高的分类准确性,说明根据H-α特征空间进行地表覆盖信息提取是有效、可行的分类方法.