基于子孔径分解的极化SAR图像分类方法研究

发布时间：2017-06-24 06:10

  本文关键词：基于子孔径分解的极化SAR图像分类方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天时、全天候的成像能力,极化SAR是建立在SAR之上的新型雷达。极化SAR通过收发不同极化组合下的电磁波进行地物目标探测,通过分析地物目标的后向散射回波信号获取丰富的地物信息,从而实现对不同地物目标的识别。利用极化SAR数据进行地物识别、提取是当今进行SAR图像解译的重要课题,具有重要的理论意义和实用价值。论文主要研究了子孔径分解和散射机理相结合的极化SAR图像分类方法。 首先,本文系统地分析了极化SAR图像分类的国内外发展现状,并对极化SAR的基础理论作了较为详细的阐述,介绍了目前常用的极化SAR图像分类方法,指出了利用全孔径极化SAR图像分类在特征提取和分类器选取中存在的问题。 其次,以Cloude分解为例介绍了基于散射机理的极化SAR图像特征提取方法,并分析了极化SAR图像成像过程中目标散射信号随方位向变化的特点,通过对比分析森林、草地和建筑在极化目标分解特征及子孔径特征中的差异,得出子孔径差异特征对地物有更好的区分能力,在此基础上提出了一种新的结合散射机理和子孔径分解的极化SAR图像分类方法。 最后,采用基于Cloude分解的Wishart分类方法、基于Cloude分解的决策树分类方法和结合子孔径分解的决策树分类方法,分别对两组极化SAR数据进行了实验,以及定性定量分析。结果表明,针对地物不满足复高斯分布假设的城区,与Wishart分类器相比决策树分类器有较好的分类效果,且生成的决策树容易解译；此外,子孔径特征的加入,可以有效减少森林、草地以及建筑之间的错分,提高分类的准确性。
【关键词】：极化SAR 极化分解 子孔径分解 决策树 图像分类
【学位授予单位】：首都师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：P225.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-21
• 第一节 研究背景及意义13-14
• 第二节 极化SAR图像分类研究现状14-19
• 一 极化SAR图像分类方法研究14-18
• 二 存在的问题18-19
• 第三节 主要研究内容和章节安排19-21
• 第二章 极化SAR基础理论21-35
• 第一节 电磁波的极化表征21-23
• 一 极化椭圆21-22
• 二 Jones矢量22-23
• 三 Stokes矢量23
• 第二节 目标极化散射特性表征23-26
• 一 极化散射矩阵23-24
• 二 Mueller矩阵24
• 三 Stokes矩阵24-25
• 四 极化协方差矩阵与极化相干矩阵25-26
• 第三节 典型地物的极化散射特性26-28
• 一 奇次散射26-27
• 二 偶次散射27
• 三 体散射27
• 四 漫散射27-28
• 第四节 极化目标分解28-33
• 一 Pauli分解28-30
• 二 Krogager分解30-31
• 三 Freeman分解31-33
• 第五节 本章小结33-35
• 第三章 基于子孔径分解的极化特征提取35-49
• 第一节 基于H/A/α分解的极化特征提取35-38
• 一 分解原理35-36
• 二 H/A/a分解特征提取36-38
• 第二节 基于子孔径分解的极化特征提取38-44
• 一 分解原理38-39
• 二 子孔径差异特征提取39-44
• 第三节 决策树模型构建44-46
• 一 决策树模型原理44-45
• 二 极化SAR图像决策树分类流程45-46
• 第四节 本章小结46-49
• 第四章 基于子孔径分解的极化SAR图像分类49-69
• 第一节 实验数据49-52
• 第二节 实验流程52-53
• 第三节 San Francisco实验区分类及结果评价53-63
• 一 基于H/A/a分解的Wishart分类53-55
• 二 结合子孔径分解的极化SAR图像分类55-58
• 三 结果分析与评价58-63
• 第四节 北京实验区分类及结果评价63-67
• 一 结合子孔径分解的极化SAR图像分类63-64
• 二 结果分析与评价64-67
• 第五节 本章小结67-69
• 第五章 总结与展望69-71
• 第一节 主要工作69
• 第二节 主要成果69-70
• 第三节 进一步研究工作70-71
• 参考文献71-75
• 附录75-79
• 成果79-81
• 致谢81

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

1 贺峥嵘;刘智;王番;陈永昌;;非下采样Contourlet域的ICA法SAR图像相干斑抑制[J];测绘工程;2011年03期

2 张学琴;;决策树算法的研究及其改进[J];电脑知识与技术;2009年30期

3 周晓光;匡纲要;万建伟;;极化SAR图像分类综述[J];信号处理;2008年05期

4 李晓玮;种劲松;;基于目标相干散射特性的极化SAR图像分解分类方法[J];遥感技术与应用;2007年03期

5 周春艳;王萍;张振勇;齐成涛;;基于面向对象信息提取技术的城市用地分类[J];遥感技术与应用;2008年01期

6 陈世荣;马海建;范一大;徐丰;连健;;基于高分辨率遥感影像的汶川地震道路损毁评估[J];遥感学报;2008年06期

7 孙晓霞;张继贤;燕琴;高井祥;;遥感影像变化检测方法综述及展望[J];遥感信息;2011年01期

8 邓磊;曾文华;孙晨;;利用PolSAR数据提取人造目标的进展分析[J];遥感信息;2013年04期

中国博士学位论文全文数据库 前3条

1 赵凌君;高分辨率SAR图像建筑物提取方法研究[D];国防科学技术大学;2009年

2 徐牧;极化SAR图像人造目标提取与几何结构反演研究[D];国防科学技术大学;2008年

3 张腊梅;极化SAR图像人造目标特征提取与检测方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

  本文关键词：基于子孔径分解的极化SAR图像分类方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：477285