基于三分量散射模型的多极化SAR影像分类

摘要

本文基于一种改进后的体散射模型，在三分量分解的基础上，提出了一种多极化SAR非监督分类算法。新的体散射模型反映了体散射完全随机性的特点，可在一定程度上解决体散射过估计和表面散射与偶次散射的估计出现负值的问题;同时算法强调了去方位向对分类效果的影响，使用圆极化方法估计图像的方位角并进行方位角补偿，使具有不同方位角的相同目标得到相同的散射矩阵。新体散射模型的使用和去方位向处理提高了初始分类的准确度，进而提高了分类效果。最后，本文使用AIRSAR系统于1992年在SanFranciSCO地区获取的L波段全极化数据进行实验，结果表明该方法提高了极化SAR影像的分类精度。