全极化合成孔径雷达图像处理方法研究

摘要

极化合成孔径雷达成像是一种基于微波的遥感技术,它能够提供对观测对象的大范围的二维高空间分辨率图像。随着各种机载、星载合成孔径雷达系统的出现,相关的数据集变得越来越丰富,这使得合成孔径雷达系统数据处理技术的研究进入了一个快速发展的时期。近年来,关于合成孔径雷达测量及数据处理的技术得到了较快发展,其中的部分技术和应用已经较为成熟。但是,该领域的相关技术仍然有待进一步深入研究。合成孔径雷达成像系统由单极化、单频率成像发展到多极化、多频率成像。多极化、多频率的极化合成孔径雷达图像又被称为多通道的雷达图像,使用多通道雷达对地物进行观测,可以获得比单通道雷达更加丰富的信息。本文围绕单基站、单频率全极化合成孔径雷达图像处理中的相干斑滤波、极化目标特征分解参数的误差校正、非监督分类这三个方面的问题进行了研究。
　　首先,对电磁波极化状态的描述方法进行了介绍。对极化合成孔径雷达成像的几何模型和基本原理进行了陈述。对欧洲空间局的开放式处理平台及常见的机载平台数据源进行了介绍。
　　其次,对极化合成孔径雷达图像的滤波原则进行了简单分析,归纳出相干斑滤波的目标不仅仅是降低噪声水平,更重要的是,滤波之后的数据所包含的极化属性不能受到破坏。滤波算法必须保持相干矩阵或者协方差矩阵在滤波之后仍然为半正定的Hermitian矩阵。对非线性各向异性扩散方程的扩散行为和能力进行了分析,然后对多维非线性各向异性扩散方程进行了扩展,使之能够适用于相干斑滤波。采用极化合成孔径雷达图像的总功率分量来构建扩散率函数,使用边缘增强方案来设计扩散张量,最后给出了基于非线性各向异性扩散的相干斑滤波算法。实验结果表明,本文提出的算法能够降低噪声水平,同时也可以实现滤波之后的协方差矩阵保持原有极化属性。
　　之后,在极化目标特征分解的特征参数计算过程中,研究了由空域平均代替统计平均计算极化目标的二阶统计量所产生的误差。对极化目标特征分解参数的估计量的统计特性进行了分析。利用开放式处理平台生成了若干仿真数据,仿真数据是一种相对理想化的数据。对仿真数据实施渐进式的统计分析,得到了平均阿尔法角和熵参数的统计特性。通过对这两个参数的统计特性的分析,可以得知平均阿尔法角对于采样窗口尺寸的影响几乎可以忽略不计,而熵参数对于采样窗口的尺寸比较敏感。在对仿真数据中的多个随机点进行平均处理后,得出熵与视数具有近似线性变化的关系。通过这种线性变化关系,设计了熵参数的校正算法。实验结果表明,经过校正后的熵参数对于基于特征分解的非监督分类精度的提高有较大帮助。
　　最后,极化合成孔径雷达图像的分类是该领域中非常重要的应用,基于监督分类的核心思想将基于散射模型的分解与监督分类结合起来。将基于四分量散射模型分解的结果作为非监督分类的初始分类数据,然后应用威沙特分类器进行分类,并利用离差平方和方法对分类的结果进行聚类。实验结果表明,与传统的三分量散射模型非监督分类相比,新的非监督分类方法的精确度更高。与基于特征分解的非监督分类相比,新的方法能够避免特征参数上下界无法确定的问题。

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中英文缩写对照表

主要公式符号对照表

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的工作

2 雷达极化测量及实验数据源

2.1 电磁波极化状态的描述方法

2.2 极化雷达成像系统及散射过程的描述方法

2.3 开放式处理平台及常见机载平台实验数据源

3 基于偏微分方程的PolSAR图像相干斑滤波

3.1 引言

3.2 相干斑噪声统计特性及滤波原则分析

3.3 基于扩散方程的多维数据滤波模型

3.4 非线性各向异性扩散及其在相干斑滤波中的应用

3.5 实验及分析

3.6 本章小结

4 极化合成孔径雷达图像特征分解参数的误差校正

4.1 引言

4.2 极化特征分解参数的统计特性分析

4.3 极化特征分解参数的误差分析及校正

4.4 实验及分析

4.5 本章小结

5 基于极化目标分解的PolSAR图像非监督分类

5.1 引言

5.2 基于特征分解的非监督分类

5.3 基于散射模型分解的非监督分类

5.4 实验及分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 研究工作总结

6.2 本文的创新之处

6.3 进一步的研究展望

致谢

参考文献

附录1A:攻读博士学位期间撰写的学术论文

B: 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系

C: 攻读博士学位期间参加科研课题情况