基于极化干涉相似性参数的四元素分解

发布时间：2018-07-07 07:16

  本文选题：SAR + 极化干涉SAR(PolInSAR)　； 参考：《电子与信息学报》2014年04期

【摘要】：该文针对传统极化合成孔径雷达(PolSAR)分解方法过高估计植被成分的问题,提出一种基于极化干涉相似性参数(PISP)的极化干涉分解方法。利用极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)的3组最优相干散射机制定义的PISP具有对地表散射体空间分布敏感的特性和旋转不变性。该文基于PISP的物理意义对植被模型进行改进,使利用该模型分解相干矩阵得到的不同地物体散射功率具有自适应性。最后利用欧空局(DLR)E-SAR获取的L波段全极化干涉数据验证该分解方法的有效性,实验结果表明,该算法得到的分解结果能有效区分植被和建筑物。
[Abstract]:In this paper, a polarimetric interferometric decomposition method based on polarimetric interference similarity parameters (PISP) is proposed to solve the problem of overestimating vegetation composition by traditional polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) decomposition method. The PISP, defined by three sets of optimal coherent scattering mechanisms of PolInSAR, is sensitive to the spatial distribution of surface scatterers and rotation-invariant. In this paper, the vegetation model is improved based on the physical meaning of PISP, so that the scattering power of different ground objects derived from the decomposition of coherence matrix by the model is adaptive. Finally, the L band full polarization interference data obtained by ESA (DLR) E-SAR are used to verify the effectiveness of the decomposition method. The experimental results show that the proposed decomposition method can effectively distinguish vegetation from buildings.
【作者单位】： 中国科学院电子学研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金(61072113)资助课题
【分类号】：TN958

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2104212