【摘要】：極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)是一種有效獲取遙感信息的工具。與傳統(tǒng)的單極化SAR相比,它通過測量目標(biāo)在不同極化收發(fā)組合下的散射特性,能夠得到更加豐富的目標(biāo)后向散射信息,有助于更好地感知地物環(huán)境,在環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測、目標(biāo)檢測、資源勘探、城市規(guī)劃、農(nóng)作物估計和戰(zhàn)場偵察等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。因此,如何從這些豐富的極化SAR數(shù)據(jù)中提取有效的信息,并將之應(yīng)用于對實際地物目標(biāo)的分析解譯中,是目前雷達(dá)信號處理領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。 作為極化信息處理的理論基礎(chǔ),本文首先介紹了電磁波的極化狀態(tài)、極化的矢量表征方式、不同極化基下的轉(zhuǎn)換關(guān)系以及極化在能量域的表示方法,為后續(xù)的極化特征量分析與極化分類提供理論支撐。 對極化特征量進(jìn)行分析是極化分類與信息處理的前提,本文從極化通道間的代數(shù)運(yùn)算、基本散射機(jī)理的極化特征圖以及極化分解理論三個方面對極化特征量進(jìn)行分析,揭示了極化特征量與散射機(jī)理的緊密聯(lián)系及相關(guān)物理意義,并利用實測數(shù)據(jù)驗證了分析結(jié)果的有效性。其次,根據(jù)H/α極化分解得到的特征量進(jìn)行初步分類研究,并利用基于統(tǒng)計特性的Wishart非監(jiān)督方法進(jìn)行二次分類,實測數(shù)據(jù)處理驗證了該極化特征量分析和分類算法的有效性。 通過極化分解理論可以獲得多種多樣的極化特征量,這些特征量有助于地物分析與解譯。然而僅利用幾種特征量進(jìn)行分類,并不能完整地表征目標(biāo)的特性,導(dǎo)致分類結(jié)果失去很多細(xì)節(jié)信息。本文在多特征量結(jié)合的基礎(chǔ)上,提出一種基于張量分解降維的極化分類方法。該方法首先聯(lián)合極化分解特征量構(gòu)成一個三維極化特征張量,再利用張量分解進(jìn)行極化特征量降維得到本征特征量集,然后,將降維后的本征特征量輸入到分類器中實現(xiàn)極化SAR圖像的分類。與傳統(tǒng)的基于矩陣降維的極化分類方法相比,該方法可以有效地提高極化SAR地物目標(biāo)分類精度。仿真數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的處理結(jié)果驗證了所提方法的有效性。
[Abstract]:Polarimetric synthetic Aperture Radar (Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR) is an effective tool for obtaining remote sensing information. Compared with the traditional single-polarization SAR, it can get more information of target backscattering by measuring the scattering characteristics of the target under different polarimetric transceiver combinations, which is helpful to better perceive the ground object environment and monitor environmental disasters. Target detection, resource exploration, urban planning, crop estimation and battlefield reconnaissance have wide application prospects. Therefore, how to extract effective information from these abundant polarimetric SAR data and apply them to the analysis and interpretation of real ground objects is a hot topic in the field of radar signal processing. As the theoretical basis of polarization information processing, this paper first introduces the polarization state of electromagnetic wave, the vector representation of polarization, the transformation relation under different polarization bases, and the representation of polarization in energy domain. It provides theoretical support for the further polarization characteristic analysis and polarization classification. The analysis of polarization characteristic is the premise of polarization classification and information processing. In this paper, the polarization characteristic is analyzed from three aspects: algebraic operation between polarization channels, polarization characteristic diagram of basic scattering mechanism and polarization decomposition theory. The close relationship between polarization characteristic and scattering mechanism and its physical significance are revealed, and the validity of the analytical results is verified by the measured data. Secondly, a preliminary classification study is carried out according to the characteristic quantity obtained from the polarization decomposition of H / 偽, and the Wishart unsupervised method based on the statistical properties is used to carry out the quadratic classification. The validity of the algorithm is verified by the processing of the measured data. Through polarization decomposition theory, a variety of polarization characteristics can be obtained, which are helpful to the analysis and interpretation of ground objects. However, only a few feature quantities can not be used to characterize the target completely, which leads to the loss of many details in the classification results. In this paper, a polarization classification method based on Zhang Liang decomposition and dimensionality reduction is proposed based on the combination of multiple features. In this method, firstly, a three-dimensional polarization feature Zhang Liang is formed by combining the polarization decomposition characteristic quantity, then the eigenvalue set is obtained by reducing the dimension of the polarization characteristic quantity by the Zhang Liang decomposition, and then the eigenvalue set is obtained. The reduced eigenvalue is input into the classifier to realize the classification of polarimetric SAR images. Compared with the traditional polarization classification method based on matrix reduction, this method can effectively improve the accuracy of polarimetric SAR ground object classification. The validity of the proposed method is verified by the processing results of the simulation data and the measured data.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN957.52

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2263446