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。     

简缩极化SAR模式下极化方向角的估计

利用简缩极化SAR模式下得到的散射向量对极化方向角的估计进行了推导。通过对圆极化形式的分析,将其用于简缩极化模式下的散射向量,利用简缩极化散射数据得到极化方向角的估计值。同时采用实测数据进行实验验证该方法,探讨了简缩极化模式下极化方向角估计的可行性和应用价值。     

一种改进的高分辨极化SAR相干斑抑制算法

SDAN-FP算法在高分辨极化SAR相干斑抑制方面具有潜在的应用前景,但是该算法的同质区域选择方案未考虑地物极化散射特性。为提高同质区域选择的准确性,首先用及时更新功率后的SDAN方案对每一个待估像素自适应地选择同质区域;然后引入主散射机理判别机制进一步优化同质区域;最后估计得到极化相干矩阵,从而实现了更为有效的高分辨极化SAR图像相干斑抑制。基于仿真和实测极化SAR数据的相干斑抑制实验验证了文章算法的有效性。     

用于地面坡度测量的极化SAR方位角近似估计方法

为了解决求解极化方位角经典方法计算量大的缺点，在分析了极化方位角与地面散射回波功率关系的基础上，提出了极化方位角近似估计方法，并进行了计算机仿真．通过与全局搜索法、极化响应法比较的结果表明，近似估计算法计算量大幅减少且不降低结果精度．     

SAR对地观测技术及应用新进展

自1960年4月诞生国际上第一部合成孔径雷达(SAR)以来,SAR技术及应用发展已进入一个新的阶段.在该阶段,对电磁波的波段、极化、振幅和相位等信息的利用更加深入和综合,其显著的技术特征为双/多站或星座观测、极化干涉测量、高时序高分宽幅测绘、三维/四维结构信息获取和超高分辨率观测,其显著的应用特征为面向全球性重大问题如全球变化和全球可持续发展实现地球表面动态过程高精细、大尺度和时间连续的监测和评估.本文首先介绍了SAR对地观测技术的研究背景及意义,然后就四种典型的先进SAR即极化SAR、极化干涉SAR、层析SAR和超高分辨率SAR论述了其近十年来的研究进展,最后,展望了未来这些先进SAR对地观测技术的发展趋势,并重点探讨了在多通道信息获取、多角度观测、高时相观测、分辨率和测绘幅宽提升等方面的发展趋势.     

基于SAR典型地物后向散射特性研究

雷达后向散射特性是SAR雷达图像中的重要信息,可以对时序InSAR处理中相干点目标的探测识别提供重要的物理基础。探究不同极化方式和不同时相下典型地物的后向散射特性,采用SBAS操作方法对相干性较差的困难地区进行后向散射信息提取,并对研究区内7种典型地物的后向散射特性进行统计分析。实验结果表明:1)同一极化方式下,典型地物的后向散射特性各不相同;2)同一种地物的后向散射强度会随着时间的改变而发生变化;3)交叉极化方式下的雷达后向散射强度小于同极化方式下的后向散射强度。     

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。     

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.     

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．     

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。     

一种单视广义极化K-分布纹理参数的估计方法

提出了通过归一化极化联合矩对SAR (合成孔径雷达)单视广义极化K-分布纹理参数进行估计的方法,阐述了SAR各个极化通道之间的纹理相关性。在此基础上给出了单视广义极化K-分布波形因子、纹理相关系数和相干斑相关系数的算法及偏差性能分析,并进行了蒙特卡洛仿真实验论证,进一步证明了该方法的良好估计性能。     

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.     

一种新的合成孔径雷达三维成像方法

研究了从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像。阐述了极化合成孔径雷达三维成像的快速搜索算法,对快速搜索算法作了修正与完善。提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法,利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果;并讨论了极化三维成像对地势场景的要求。     

基于RadarSat2数据的法拉第旋转校正算法实验

鉴于星载合成孔径雷达(SAR)系统受法拉第旋转效应引入的极化矢量偏移影响,研究基于极化SAR传输模型给出常用星载SAR法拉第旋转效应校正算法,还原目标真实散射特性以用于地面精确信息反演.实验给出了四种常用校正算法关于C波段全极化Radar Sat2数据的法拉第旋转角估计性能分析,对比得到Bickel&Bates算法及Freeman算法具有较稳健的估计性能表现;并基于其对整景数据进行法拉第旋转效应估计,得到该雨林区域数据具有0°~2°的法拉第旋转角变化,对于一般遥感数据应用不会产生较大影响.这为进一步精确监测星载极化SAR系统失真变化打下了技术基础.     

计算二维海面极化电磁散射的新方法

在基尔霍夫散射面元矩阵的基础上研究了一种计算二维模拟海面电磁极化散射的新方法,采用海面高度起伏矩阵以及x和y方向海面斜率矩阵描述二维海面,利用基尔霍夫近似推导出笛卡尔坐标系下椭圆极化入射时海面的散射场,得到了全极化雷达散射模型．仿真了不同条件下分形海面模型的全极化雷达后向散射截面及极化特征图,数值结果符合海面散射规律．由于该方法是对二维海面模型进行离散化分析,因此适用于多种海面模型．     

一种保持散射特性的极化SAR图像滤波方法

提出一种能够保持散射特性的极化滤波方法.首先,对图像的极化散射特性进行提取,得到不同散射特性的类别并进行标识;其次,按照不同类别的标识,采用自适应滑动窗口处理,提取与中心像素散射特性相同的像素点进行滤波参数估计;最后,利用得到的滤波参数对实测数据进行滤波处理.通过验证比较,表明该方法不仅有效地抑制了相干斑,同时对极化散射特性有很好的保持能力.     

基于H／A／α-Wishart分类的极化SAR图像船只检测

虽然目标分解已经是极化SAR图像进行船只检测的重要方法,但是在相干矩阵分解得到的不同参数下并不能将船只和海洋等背景准确的完全区分,不同的参数反映了目标的不同散射特性。因此,该文提出了一种基于H/A/α分解的Wishart非监督分类的极化SAR图像船只检测的方法。实验结果表明,该方法能够有效地检测出目标船只,并能有效地减少虚警。     

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.     

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。     

一种SAR目标属性特征提取算法

针对散射中心重叠的情况,利用散射中心空域及其散射机理的稀疏特性,提出一种基于全极化属性散射中心模型的合成孔径雷达目标属性特征提取算法.根据散射中心空域与散射机理的稀疏特性,对目标的极化分解系数矩阵分别施加行稀疏约束与矩阵稀疏约束.由于极化散射机理字典包含未知参数,在此采用坐标轮回下降法分别估计极化分解系数矩阵与极化散射机理字典,同时提取属性散射中心及其极化特征等属性特征.基于电磁计算数据的实验结果,验证了该算法能够利用极化信息提取散射中心的属性特征.