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极化SAR自适应三分量分解方法

发布时间:2018-01-12 12:30

  本文关键词:极化SAR自适应三分量分解方法 出处:《测绘学报》2016年09期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 极化合成孔径雷达 极化分解 基于模型 一般的散射机制 自适应


【摘要】:介绍了原始极化SAR三分量分解中存在的问题,如负功率和散射机制模糊,并深入分析了其改进方法中仍然存在的缺陷,提出了一种自适应的三分量分解。该分解采用了更一般化的散射模型,并首次考虑了像素中存在不同旋转角的两个面或偶次散射目标,然后利用散射Alpha角确定除体散射之外的剩余主导散射机制,使面或偶次散射得到了更充分的保持。最后,从散射模型与极化相干矩阵自适应匹配的角度出发,提出了一种对负功率进行自适应优化的措施,使得负功率像素个数大大减少,从而分解更加准确有效。试验结果表明,该分解所得结果更符合实际地物散射过程,能更好地解决基于模型的分解方法中存在的缺陷。
[Abstract]:The problems existing in the three-component decomposition of the original polarized SAR, such as the ambiguity of the negative power and scattering mechanism, are introduced, and the defects in the improved method are analyzed in depth. An adaptive three-component decomposition is proposed, which adopts a more general scattering model and considers for the first time two or even scattering targets with different rotation angles in pixels. Then the residual dominant scattering mechanism except volume scattering is determined by using the scattering Alpha angle, which makes the surface or even scattering more fully preserved. Finally. From the point of view of adaptive matching of scattering model and polarimetric coherence matrix, an adaptive optimization method for negative power is proposed, which reduces the number of negative power pixels greatly. The experimental results show that the decomposition results are more accurate and effective. The experimental results show that the decomposition results are more consistent with the actual ground object scattering process and can better solve the defects in the model-based decomposition method.
【作者单位】: 中国科学院国家空间科学中心;中国科学院大学;
【基金】:国家重大科技基础设施建设项目(10FG001A)~~
【分类号】:P237
【正文快照】: 极化合成孔径雷达(SAR)能够获得比单极化SAR更全面的目标回波信息,大大提高了目标的识别、分类和图像解译的能力[1-2]。极化目标分解能够综合利用雷达回波中的极化信息提取目标的极化散射特征,是一种有效的极化SAR数据解译的工具。由于基于模型的分解直接与地物真实散射机制相

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4 郑s,

本文编号:1414270


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