复杂地表SAR图像信息提取与极化镜向脉冲回波Mueller矩阵解的应用

摘要

对于合成孔径雷达(SAR)全极化散射测量与成像,推导了相干矩阵的特征值及其信息熵与同极化、交叉极化指数测量值的直接关系.从而将Mueller矩阵解、信息熵和两个极化指数组合在一起,对SAR图像作定量评估.这一理论方法应用于机载SAR图像和地面车载散射计测量数据的研究.给出了双阈值EM(Expectation Maximum期望极大化)与MRF(Markov Random Field马尔科夫随机场)算法,对于多时相SAR遥感图像差值自动检测与分析城市地表的变化.不同时间获取的SAR图像各像素的差值表现了该像素点散射的强弱变化,用EM算法将差值图像分成:增强区、减弱区和不变区,获取两个阈值.将EM的结果作为初始值,利用MRF的ICM(Iterated Conditional Modes迭代条件模式)算法迭代计算,得到关于城市地表的空间相关结构变化的分类结果.给出矢量辐射传输方程(VRT)求解非球形粒子非均匀随机介质的时间相关的Mueller矩阵,数值模拟了极化脉冲入射波的同极化和交叉极化双站散射.极化脉冲回波表明了体散射和面散射机制,描绘了随机散射体非均匀占空比的廓线分布.可以清楚地辨别出由于下垫面反射引起的回波尾峰.用镜向同极化双站散射的尾峰可以同时反演非均匀植被下地表面粗糙度和湿度.由随机散射粒子层的非均匀分布提出同极化后向散射在时间上回波强度的突异变化可用来识别非均匀植被层中有异常散射体的分布.

目录

文摘

英文文摘

引言

SAR图像信息提取

多时SAR图像对城市变化的分析

用极化脉冲回波反演地表状况和异常介质

第一章 SAR图像中极化散射指数和信息熵及其地表识别应用

摘要

1.1 MUELLER矩阵与相干矩阵特征值

1.2特征值、熵和极化指数之间的关系

1.3在AirSAR图像和散射计观测上的应用

1.4结论

第二章 双阈值EM与MRF算法自动分析多时相ERS-2 SAR图像差值

摘要

2.1EM算法估计变化分类的先验、条件概率

2.2双阈值的EM算法

2.3 MARKOV随机场(MRF)对空间结构相关的变化分类

2.4实例

2.5结论

第三章 极化镜向脉冲回波MUELLER矩阵解的应用

摘要

3.1非均匀介质全极化散射的时间相关的Mueller矩阵

3.2全极化双站散射的脉冲响应

3.3下垫地表面粗糙度和湿度的反演

3.4植被层的有效高度

3.5非均匀植被下异常散射体的识别

3.6结论

参考文献

发表和接收发表的学术论文

致谢

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