极化SAR影像林火燃烧面积提取研究

摘要

林火在全球森林中普遍发生，是全球森林生态系统中的一个重要干扰因子，准确地掌握有关的林火信息，包括林火发生时间、位置及范围等，是理解林火与大气圈、生物圈以及人类活动之间复杂关系的基础。卫星遥感是获取大范围林火信息的可行手段。
　　早期基于卫星遥感数据的林火提取研究聚焦于光学遥感/热红外遥感，但是受到云层和天气的干扰较大，有时难以提取燃烧区。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)数据受天气影响小，同时能够提供可见光/近红外和热红外遥感所不能提供的独特信息。自20世纪90年代以来国外开展了相关研究，国内尚未出现相关研究，而国外绝大多数研究是基于单极化通道数据，极少数是基于火后的全极化数据。随着雷达传感器以及获取极化方式的多样化，林火燃烧面积的提取研究正朝着使用火灾前后时相全极化SAR数据的方向发展。为此，本文主要开展了如下工作:
　　(1)本文重点对林火前后全极化参数值的变化进行了对比分析，从而首次阐明和揭示了林火前后的散射机理变化情况。在此基础上，从每一种类型极化参数中各选取一个对林火最为敏感的极化参数，用于后续的林火燃烧面积提取。此外揭示了不同燃烧强度、不同植被类型和不同坡向的林火燃烧区的散射特点。
　　(2)首次应用变化检测方法实现林火燃烧面积提取。利用本文提出的稳健且可靠的二值分割方法对林火变化最敏感的散射功率差异图像进行二值分割从而提取燃烧区，结果表明了变化检测方法在林火燃烧面积提取研究中的可行性和有效性。
　　(3)采用图像分类方法开展了基于不同数据条件下的林火燃烧面积提取研究。本文首次采用林火前后的全极化数据进行林火燃烧面积提取，并通过实验结果表明:与以往单纯地采用林火前后的单极化通道数据相比，林火前后的全极化数据不仅表达了林火前后的后向散射强度变化，同时还反映了植被结构的变化，因此采用林火前后的全极化数据更利于林火燃烧区的燃烧面积准确提取;与以往仅采用火后全极化参数相比，采用林火前后的全极化数据不仅能够表达火后燃烧区自身与其它地物的差异，同时还充分利用了林火前后燃烧区的变化，因此能够有效地提高林火燃烧面积提取精度。

目录

声明

致谢

摘要

1．绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 研究现状及发展动态分析

1．3 研究内容与章节安排

2．极化SAR的基础理论

2．1 目标极化散射特性的表征

2．1．1 散射矩阵

2．1．2 Stokes矩阵

2．1．3 极化散射矩阵的矢量化

2．1．4 极化协方差矩阵和相关矩阵

2．2 常规极化参数

2．2．1 雷达后向散射系数

2．2．2 极化合成参数

2．3 极化目标分解参数

2．3．1 Pauli分解

2．3．2 Freeman-Durden分解

2．3．3 Yamaguchi分解

2．3．4 Cloude分解

2．4 本章小结

3．林火燃烧前后散射特性分析

3．1 研究区概况与实验数据

3．1．1 研究区位置与实验数据

3．1．2 研究辅助数据

3．2 数据预处理

3．2．1 辐射定标

3．2．2 图像配准

3．2．3 去噪滤波

3．2．4 去定向角

3．3 林火燃烧前后散射特性对比分析

3．3．1 后向散射强度变化

3．3．2 去极化作用变化

3．3．2 散射机制变化

3．4 燃烧区内部散射特性分析

3．4．1 不同坡向对比

3．4．2 不同植被类型对比

3．4．3 不同燃烧强度对比

3．5 本章小结

4．变化检测方法提取林火燃烧面积

4．1 变化检测方法理论

4．1．1 差异图像构建方法

4．1．2 变化区域提取方法

4．1．3 精度评价

4．2 变化检测方法提取燃烧面积实验

4．2．1 差异图像生成

4．2．2 差异图像对比

4．2．3 变化区域提取

4．2．4 燃烧区提取

4．2．5 精度评价结果

4．3 本章小结

5．图像分类方法提取林火燃烧面积

5．1 SVM分类理论

5．1．1 SVM分类的基本原理

5．1．2 SVM松弛理论

5．1．3 SVM分类决策和核函数选取

5．1．4 核函数参数和惩罚因子选取

5．2 SVM分类提取燃烧面积实验

5．2．1 基于林火前后的单极化通道数据提取林火燃烧面积

5．2．2 基于林火后的全极化数据提取林火燃烧面积

5．2．3 基于林火前后的全极化数据提取林火燃烧面积

5．3 基于不同数据的燃烧面积提取结果对比

5．3．1 单极化通道数据提取结果与全极化数据提取结果对比

5．3．2 火后全极化数据提取结果与林火前后全极化数据提取结果对比

5．4 分类结果与参考数据对比分析

5．4 本章小结

6．结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

作者简历

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