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PolSAR图像极化目标分解方法研究及其应用

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第1章 绪 论

1.1课题背景及研究的目的和意义

1.2国内外研究现状及分析

1.3课题的主要研究内容及论文结构

第2章 PolSAR基本理论及经典极化目标分解方法

2.1引言

2.2极化波的参数表征

2.3目标极化散射特性的表征

2.4目标散射对称性分析

2.5经典非相干极化目标分解方法

2.6改进四成分分解模型

2.7本章小结

第3章 基于非对称散射机理的目标分解方法

3.1引言

3.2非对称散射机理模型

3.3基于极化指向角补偿相干矩阵的非对称目标分解方法

3.4基于协方差矩阵的非对称目标分解方法

3.5两层目标分解方法

3.6联合SVM和两层目标分解的地物分类方法

3.7本章小结

第4章 基于相干矩阵的角度补偿算法

4.1引言

4.2极化指向角估计方法

4.3椭圆率角补偿方法

4.4绝对相位补偿方法

4.5拟角度补偿算法

4.6估计角和拟估计角的物理意义分析

4.7本章小结

第5章 实验与结果分析

5.1引言

5.2实验数据介绍

5.3基于非对称散射机理的目标分解实验结果

5.4基于相干矩阵的角度补偿算法结果分析

5.5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢

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摘要

极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中包含与目标的物理特性、化学特性和几何特性有关的各种有用信息。而基于模型的非相干目标分解方法因其算法简单、易于解译和物理意义明确等优点,是提取PolSAR图像地物信息的有效工具之一。本文针对目前非相干目标分解方法中存在的一些问题展开了相应的研究工作,提出了改进的目标分解方法。
  本文首先介绍了PolSAR的基本理论和几种经典的目标分解方法,并重点分析了其存在的散射对称假设限制,极化信息没有完全利用,人造目标散射特征粗糙等问题。
  其次,分析了螺旋散射机理在描述人造目标的非对称散射信息方面的限制,引入了非对称散射机理。在此基础上提出了基于极化指向角补偿相干矩阵的非对称目标分解和基于协方差矩阵的非对称目标分解,有效的解决了散射对称假设限制问题,并利用了所有的极化信息。针对目前目标分解方法中对人造目标的散射特征分析粗糙的缺陷,提出了两层目标分解方法,得到了对人造目标散射特征细致的分解结果。研究发现非对称散射机理的功率占总功率的百分比等于同极化通道和交叉极化通道的归一化相干系数。提出了联合SVM和两层目标分解的地物分类方法,开展了目标分解方法在地物分类中的应用研究。
  然后,扩展了经典的极化指向角补偿方法,提出了椭圆率角补偿、拟椭圆率角补偿、绝对相位补偿和拟绝对相位补偿四种基于相干矩阵的角度补偿方法,分别可以消去相干矩阵中的13Im[T],13Re[T],12Im[T]和12Re[T]四项。经过本文的补充研究,目前有六种基于相干矩阵的角度补偿方法,可以选择消去相干矩阵的六个对应的非对角线元素。
  最后,利用L波段的PolSAR数据对本文提出的方法进行了实验研究,实验结果表明基于极化指向角补偿相干矩阵的非对称目标分解和基于协方差矩阵的非对称目标分解能够有效的提取人造目标信息,在自然区域和城镇区域都有良好的适用性。另外,利用两层目标分解方法发现不同类型的建筑物的非对称散射成分是不同的,这在人造目标的分类和识别应用中有很大的潜力。联合SVM和两层目标分解的分类方法对试验区域的地物类别进行了有效的分类。另外,基于相干矩阵的角度补偿算法的实验结果也验证了本文提出的补偿方法的补偿效果。

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