合成孔径雷达森林资源监测技术研究综述

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术凭借其全天时、全天候的成像能力以及对森林垂直结构信息敏感的特点,在森林资源监测中具有独特的优势,已成为当前森林资源遥感调查技术的研究热点.本文首先介绍了SAR森林资源监测技术的发展背景、发展轨迹和相关知识;然后,重点阐述了极化SAR、干涉SAR、极化干涉SAR和层析SAR在林地覆盖类型分类、变化检测以及森林参数定量化估测应用中的技术方法;最后,就SAR在森林资源监测研究和应用中存在的问题与发展趋势进行了总结与展望.     

多极化干涉在PolInSAR植被高度估计分析

极化干涉SAR技术能够提供多种极化状态组合的干涉信息,提高干涉测量的精度。针对含有植被覆盖区域的电磁散射复杂情况,该文通过极化干涉SAR相干矩阵提取不同的极化干涉信息,分析不同极化散射机制对植被高度估计的特定物理意义,用极化干涉SAR仿真数据对不同极化干涉进行高度估计。通过选择最佳的极化干涉提高植被估计的精度,为极化干涉SAR植被成像提供一定的理论依据。     

结合相干系数的极化干涉SAR植被高度估计方法研究

阐述了极化干涉SAR成像技术的基本理论,分析了极化干涉SAR的植被散射模型和Cloude三阶段植被高度反演算法。因三阶段法采用多参数初值迭代求解方法,其运算量较大复杂性高,该文提出基于相干系数的高度估计方法。先用干涉相位估计植被高度,再由相干系数幅度估计植被高度对前面相位估计的高度进行补偿,既保证了一定植被高度估计精度,又大大减少了反演算法的运算量,最后用极化干涉SAR仿真数据验证了该方法的有效性。     

特约主编寄语

正合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)作为微波遥感的核心传感器,由于其具有全天时、全天候和部分穿透的优势,已成为对地观测领域最重要的观测技术之一。近年来随着具有双/多站或星座协同观测、极化干涉测量、三维/四维信息获取、高分宽幅数     

高分辨率星载SAR矿区灾害监测的应用潜力

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）遥感与成像具有全天时、全天候、能穿透风云雨雪和植被等独特优势,是近20年空间遥感与对地观测技术最重要的进展.进入21世纪,一系列高分辨率星载SAR的成功运行,标志着雷达遥感与对地观测进入了一个新时代.总结高分辨率SAR数据的优越性以及中低分辨率SAR数据分辨率不高造成的应用瓶颈问题.概述目前在轨的高分辨率SAR卫星———意大利的COSMO-Sky Med卫星、加拿大的Radarsat-2卫星和德国的Terra SAR-X卫星传感器特征,通过调研目前国内外高分辨率SAR后向散射信息和相位信息在变形类地质灾害监测特别是矿区地质灾害监测领域的应用,展望了高分辨率SAR在矿区开采沉陷与地质灾害监测的应用前景.     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

信噪比估计算法研究

提出了利用核函数挖掘物理散射信息,提取极化特征的Fisher分类方法。该方法在Freeman分解的基础上,采用核函数将极化协方差等信息映射到某特征空间,然后在特征空间中进行线性分类,这样能够从PolSAR数据特有的极化散射信息出发,较好利用核方法的优势,改善不同地物类别的可分性。实验表明,该算法能获取有效的分类结果,实现同类相聚,异类分离,具有良好的紧致性。     

基于KPCA的多频极化SAR图像信息压缩和噪声抑制

多频极化SAR图像不同的波段和极化方向上存在着冗余信息和相干斑噪声。为此,提出了一种基于核主分量分析(KPCA)的多频率多极化SAR图像信息压缩和抑噪方法。KPCA通过利用"核技巧",对线性PCA进行了非线性的推广。对NASA/JPL 3个波段的多极化SAR图像实验结果表明,相对于线性PCA,KPCA具有更好的信息提取、压缩和噪声抑制作用。     

贝叶斯集成框架下的极化SAR图像分类

对于极化合成孔径雷达(SAR)图像,由于雷达角度和地物形状导致属于同一类的数据可能存在较大的差异性.针对此问题提出了一种基于贝叶斯集成框架的极化SAR图像分类方法.该算法采用贝叶斯集成,通过学习不同个体而获得的分类面来改善极化SAR图像分类性能.首先,输入极化SAR图像,并获得其对应的极化SAR数据及特征.从图像的每一类中任意选择像素点作为图像分类的原始训练样本,并对其进行随机划分获得不同的样本子集.然后,基于获得的样本子集构造对应极化SAR图像的贝叶斯集成框架.最后,通过构造的贝叶斯集成框架对极化SAR图像进行分类.特别在构造贝叶斯集成框架中采用支撑矢量机作为基本的分类器算法.实验结果表明,所提出的算法相比经典的极化SAR分类方法和单个SVM的极化SAR分类方法获得更好的分类性能.     

脉内聚束SAR方位高分辨率宽测绘带成像

针对星载合成孔径雷达(SAR)方位高分辨与宽测绘带之间的矛盾,提出脉内聚束SAR模式实现高分辨宽测绘带成像．建立了脉内聚束SAR模型,分析了脉内聚束SAR回波信号特性,得出脉内扫描技术会导致不同方位子场景上散射点相互叠加引起距离模糊的结论．针对该距离模糊,利用俯仰维多孔径进行空域滤波解模糊;并分析了地形起伏对成像结果的影响．脉内聚束SAR利用脉内扫描获得更长的合成孔径,以此实现高的方位分辨率; 同时在采用低脉冲重复频率的情况下,获得宽测绘带,从而实现了高分辨宽测绘带成像．仿真实验结果验证了该方法的有效性．     

基于极化功率比与极化熵的目标分类方法

雷达极化是一种有力的信息增强技术,可以提供丰富的目标信息。文章推导了极化散射矩阵的相干矩阵特征值与极化功率比和极化熵之间的关系,利用极化测量得到的雷达后向散射系数将极化功率比和极化熵联系到一起,并将此种联系在极化SAR图像地物目标分类中的应用做了分析。     

基于InSAR技术矿区地表形变的监测

合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic apertture radar,简称InSAR)因具有全天候、连续获取信息和高空间分辨率的特点而被广泛应用于地学、海洋、资源探测及灾害监测等众多领域。在介绍InSAR技术获取地表形变信息基本原理的基础上,重点讨论InSAR技术在矿区地表形变监测中的的几个关键技术问题,包括SAR图像的获取和选择、SAR影像配准算法、水平地形效应的消除、相位解缠和数字高程模型的提取等,并结合国内外应用实例展望了发展前景。     

基于非局部均值的最优极化舰船检测算法

极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的极化信息,目前已经被应用到海上舰船检测研究。针对现有算法检测过程中存在虚警、漏警和目标分裂等问题,采用非局部均值结合最优极化检测,提出了一种新的极化SAR舰船检测方法。该方法首先采用非局部均值对极化SAR图像进行相干斑抑制;然后提取最优极化特征图,进而分析其统计分布并应用双参数恒虚警检测算法完成极化SAR舰船检测;最后通过Radarsat 2全极化数据对提出算法进行验证。实验结果表明,文章算法能有效抑制相干斑后检测出海上舰船。     

极化SAR系统噪声影响分析

针对极化SAR系统噪声影响特点,提出从极化SAR图像分类精度及分类图人工解译角度评判系统噪声影响．利用DLR的E—SAR系统获取的单视全极化SAR数据进行实验,对极化SAR系统并行的3个线性极化HH、HV和VV通道加零均值等方差的高斯噪声,模拟雷达系统加性噪声对极化SAR数据的影响．实验结果表明,当图像分类精度降至未加噪声时分类精度的3／4时,加性噪声严重影响极化SAR系统性能．     

极化SAR改进Lee滤波相干斑抑制研究

针对Lee滤波总存在降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,将自适应窗引入极化SAR滤波。该方法首先在span图像中根据窗内像素与窗边缘像素分布特性决定是否扩大窗口,在均质区域选择较大窗口,保证了一定的相干斑抑制能力,而在细节信息比较丰富的区域则选择较小窗口,避免细节信息被滤除,然后在选定的窗口中利用极化Lee滤波对数据进行相干斑抑制,在保证相干斑抑制能力的同时保留了细节信息。     

利用双尺度模型的海浪极化SAR成像模拟

海浪极化SAR成像模拟对海面散射的研究有重要的意义。该文根据海浪随机理论进行了粗糙海面建模,利用海面的双尺度模型构造了包含涌浪的随机粗糙海面;同时考虑了大、小尺度的海面的影响。基于该海面模型,利用Bragg散射模型和几何光学近似法模拟了不同风速情况下海浪的极化SAR图像,并对海浪参数及SAR参数对极化图像的影响做了分析,得出了一些有益于海浪信息提取的结论。     

采用联合相似度谱聚类集成的极化SAR分类

为了降低谱聚类算法尺度参数对分类结果的影响,避免Nystrm逼近导致的分类结果不稳定,提出了一种基于谱聚类集成的极化合成孔径雷达(SAR)地物分类方法.首先,利用像素间的空间关系和极化信息,将基于相干矩阵Wishart距离的相似性测度和基于极化特征矢量欧氏距离的相似性测度相结合,引入马尔可夫随机场势函数,构造谱聚类的相似性矩阵;然后,采用基于Nystrm逼近的谱聚类实现极化SAR数据的单次谱分类;最后,采用集成策略完成对极化SAR图像的地物分类.实验结果表明,该算法提高了分类精度,区域一致性保持较好,且分类结果稳定.     

PolSAR快速贝叶斯非局部均值相干斑抑制方法

从单极化合成孔径雷达(SAR)贝叶斯非局部均值算法出发,推导了极化相干矩阵在复Wishart分布下的块相似性度量函数,给出了无先验知识下的极化SAR贝叶斯非局部均值模型,并采用积分图实现了该算法的快速计算.最后,通过机载合成孔径雷达实测旧金山地区的极化SAR数据进行了验证.实验结果表明,文中方法能够有效抑制相干斑的同时,保持了极化特征,并大幅提升了运算效率.     

选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割

为得到极化SAR图像中不同异质程度区域的准确分割,本文提出一种选择利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,将简单线性迭代聚类算法生成的超像素作为初始对象;再根据区域异质度指标,选择利用Wishart分布或K分布描述对象的统计相似性;最终实现综合利用Wishart和K统计描述的极化SAR图像分形网络演化分割。通过模拟数据和真实极化数据进行实验并与其它方法相比较,结果表明,本文方法在整体上能准确分割不同异质程度的地物,在局部细节上分割结果边界更精细。     

基于相位梯度的干涉条纹图配准方法

利用单基线InSAR系统对同一地区进行重复观测,是获取多基线干涉数据的一种现实可行的途径.单基线InSAR系统单次航过形成的SAR图像对具有高相干性,利用传统的图像配准方法容易实现配准.然而,多次航过获得的SAR图像存在严重的时间去相干和基线去相干,配准难度很大.但是,多次航过形成的干涉相位图对应于同一数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),因此,多次航过产生的DEM中必然存在相干信息.基于此,提出了一种对干涉相位图的配准方法,此方法充分利用相位梯度信息,解决了单基线InSAR多航过数据处理中的干涉条纹图配准问题.计算机仿真结果验证了本方法能够有效地配准单基线InSAR系统多次航过所获得的干涉条纹图.