基于极化目标分解的全极化Radarsat-2图像分类

发布时间：2017-03-31 00:06

  本文关键词：基于极化目标分解的全极化Radarsat-2图像分类，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多极化是合成孔径雷达发展的主要趋势之一,多极化数据相比于传统的单极化数据,能够提供更加丰富的极化信息。这些极化信息是除了频域、空域之外的又一重要信息源,它们可以最大程度地反映不同地物目标的散射特性,从而实现对地物目标的识别和分类。本文以中国科学院专项课题“应对气候变化的碳收支认证及相关问题”遥感课题第六子课题“华东地区固碳参量遥感监测”(XDA05050106)为支撑,利用全极化Radarsat-2数据对山东禹城地区的地物散射机制和主要土地覆盖分类进行研究。首先,采用基于模型的极化目标分解方法提取图像的极化特征,分析和对比三种分解方法对于研究区地物目标的表征效果,依据SVM分类实验选择最优分解法。在此基础上,联合散射角、极化熵、总功率等特征,采用两种改进的SVM分类器进行分类,并分析和对比两种分类方法的效果和精度。主要研究结论如下：(1)An3、Arii3、Singh4三种分解法都可以对山东禹城地区的地物目标进行有效表征。单独从某一种散射机制来看,二面角散射对于城市区域有较好的表征能力,体散射对于农村区域有较好的表征能力。在耕地和水体这样的自然表面上,三种分解法的结果基本相同。但是,在城市和农村这样的人工表面上,三种分解法的结果存在一定的差异；这种差异在城市区域表现得更加显著。三种分解法都有效降低了负功率的出现,An3分解和Singh4分解有效避免了体散射的过估计。(2)四类地物目标的极化参数基本上符合其理论值。四类地物的总功率值由高到低依次为城市、农村、耕地、水体,这是与理论相符合的。但是由于研究区的特点,也存在极化参数反常的情形。四种地物的散射角值由高到低依次为城市、农村、水体、耕地,而理论上,耕地的散射角是大于水体的。其原因是研究区内没有大面积的水体,河流较窄,容易受到两岸地物的影响。四种地物的极化熵值由高到低依次为农村、城市、水体、耕地,而理论上,城市的极化熵通常大于农村。其原因是研究区内的农村中树的种植率比较高,从而影响了农村散射机制的复杂程度。(3)An3-SVM、Arii3-SVM、Singh4-SVM三种分类方法的总体精度依次为82.2543%、80.9294%、83.2448%。从混淆矩阵来看,错分情况最严重的是将农村居民地错分成城市居民地,三种方法错分率分别为25.73%、30.62%、24.98%,这一错分情况直接影响了总体精度。鉴于Singh4-SVM法的分类精度最高,反映了Singh4分解对研究区地物散射机制的表征效果更好。(4)由于基于模型的目标分解本身存在局限性,在表征地物散射特性方面存在不足,通过增加极化特征和改进分类器可以弥补这一不足,实验证明通过增加散射角、极化熵、总功率、相干矩阵对角元素等极化信息,并采用F-SVM和MK-SVM分类器,对分类精度有一定程度的提高。总体精度分别由83.2448%提高至86.6513%,由83.2448%提高至86.5963%,分别提高了3.4065%、3.3515%。
【关键词】：极化目标分解 极化SAR图像分类 支持向量机
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P237
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRCAT6-14
• 第一章 绪论14-26
• 1.1 选题依据与背景14-16
• 1.1.1 选题依据14
• 1.1.2 选题背景14-16
• 1.2 国内外研究进展16-23
• 1.2.1 极化SAR图像特征提取的国内外研究现状16-19
• 1.2.2 基于模型的极化目标分解的国内外研究现状19-21
• 1.2.3 极化SAR图像分类的国内外研究现状21-23
• 1.3 研究内容与论文组织23-26
• 1.3.1 研究内容与技术路线23-24
• 1.3.2 论文组织24-26
• 第二章 研究区与数据资料26-33
• 2.1 研究区概况26-27
• 2.2 数据资料27-29
• 2.3 数据预处理29-33
• 2.3.1 极化SAR图像相干斑模型29
• 2.3.2 多视处理29-30
• 2.3.3 滤波30-31
• 2.3.4 地理编码和定标31-33
• 第三章 基于模型的极化目标分解33-49
• 3.1 基于模型的极化目标分解33-38
• 3.1.1 An3分解33-34
• 3.1.2 Arii3分解34-36
• 3.1.3 Singh4分解36-38
• 3.2 极化分解结果分析38-49
• 3.2.1 An3分解结果分析39-42
• 3.2.2 Arii3分解结果分析42-44
• 3.2.3 Singh4分解结果分析44-49
• 第四章 地物散射机制的极化表征49-58
• 4.1 地物散射机制分析49-51
• 4.2 极化参数分析51-52
• 4.3 基于模型分解的支持向量机分类52-58
• 4.3.1 基于模型分解的支持向量机分类实验52-53
• 4.3.2 实验结果和精度分析53-58
• 第五章 基于多特征和支持向量机的分类58-68
• 5.1 支持向量机58-59
• 5.1.1 模糊支持向量机58-59
• 5.1.2 多核支持向量机59
• 5.2 基于多特征和改进支持向量机的分类59-64
• 5.2.1 基于多特征和模糊支持向量机的分类实验60-62
• 5.2.2 基于多特征和多核支持向量机的分类实验62-64
• 5.3 分类结果与精度评价64-68
• 5.3.1 分类结果分析64-66
• 5.3.2 分类精度评价66-68
• 第六章 结论与展望68-70
• 6.1 研究结论68-69
• 6.2 创新点69
• 6.3 研究展望69-70
• 参考文献70-79
• 硕士期间科研工作79-80
• 致谢80-82

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