基于散射特征的极化SAR影像建筑物提取研究

发布时间：2019-04-07 16:47

【摘要】：随着合成孔径雷达（SyntheticAperture Radar，简称SAR）系统的快速发展，高分辨率、多波段、极化、极化干涉等SAR数据不断涌现，使得SAR影像中的建筑物细节信息也更加丰富、全面。特别是全极化SAR影像（Polarimetric SAR，简称PolSAR），比以往单极化影像蕴含了建筑物的更多细节和极化散射特征，这使得更精确的极化SAR影像建筑物检测与轮廓提取成为可能；同时大量的细节信息也很大程度上增加了建筑物检测与轮廓提取的不稳定性，对极化SAR影像建筑物提取提出了新的挑战。本文针对极化SAR影像的特点，重点研究不同走向建筑物的极化散射机理，提出了一种适合不同走向建筑物的基于物理散射模型的非相干分解方法，构建了建筑物的最优特征集，建立了顾及建筑物走向和地形坡度的极化SAR影像城区建筑物检测方法以及综合极化、纹理、几何结构和极化干涉等多特征融合的农村居民点检测方法。在此基础上，分别基于标记分水岭分割和局部Radon变换的方法，最终实现了建筑物轮廓的提取。论文完成的主要工作及创新成果如下：（1）提出了基于扩展巴氏距离和修正最小角回归（Least Angle Regression，简称LARS）算法的极化SAR影像建筑物最优特征集的构建方法，有效解决了极化和极化干涉复数特征筛选的问题。针对极化SAR影像的特点，首先分析了建筑物在极化SAR影像上表现出的纹理、几何、极化、极化干涉特征，重点探讨不同走向建筑物的极化散射机理，基于扩展巴氏距离和修正LARS算法构建建筑物的最优特征集。该方法有效利用了极化和极化干涉复数特征，充分保持了复数特征的相位信息，更准确地评价复数特征区分建筑物与非建筑物的能力，降低特征空间维数，提高建筑物检测精度和运算效率。（2）提出了一种适合不同走向建筑物的基于物理散射模型的非相干分解方法，解决了已有的基于模型的分解方法存在的体散射过高估计、表面散射和偶次散射出现负能量点以及方位建筑物被误分为植被等体散射类型的问题。本文针对已有的分解方法存在的不足，在极化相干矩阵进行极化方位角补偿后，引入了极化相干矩阵的相位旋转，实现了对相干矩阵进行复数形式的酉变换，该旋转减小了地形倾斜和方位建筑物的影响；构造了一种适合描述方位建筑物的扩展的体散射模型，该模型包含纯体散射模型和方位二面角散射模型，解决了方位建筑物被误识别为植被等体散射类型的问题，有利于从植被中区分方位建筑物；最后，加入两个能量限制条件，有效避免了表面散射和偶次散射负能量像素点的出现。（3）提出了基于建筑物极化散射特性的城区不同走向建筑物和农村居民点检测方法，解决了走向与雷达方位向呈一定夹角或者位于倾斜地形的建筑物检测问题。本文顾及建筑物的不同走向和地形坡度，提出基于改进四分量分解的保持建筑物极化散射特性的城区不同走向建筑物检测思路，引入了归一化圆极化相关系数检测方位建筑物，纠正了建筑物散射类型被错分的问题；考虑农村居民点在SAR影像上表现为散列且杂乱亮点的特点，给出了多特征融合的极化SAR影像农村居民点检测思路，该方法结合了最优特征集和改进四分量分解的建筑物极化散射特征，，提高了农村居民点检测结果的精度。（4）建立了一整套建筑物特征分析与最优特征集构建——建筑物检测——建筑物轮廓提取的分层处理体系。基于建筑物检测的结果，分别研究了基于标记分水岭分割算法和局部Radon变换的建筑物轮廓提取方法，有效、完整地实现极化SAR影像建筑物的提取。
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【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P237

【参考文献】