基于目标分解的极化合成孔径雷达图像分类研究

发布时间：2017-06-19 13:01

  本文关键词：基于目标分解的极化合成孔径雷达图像分类研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：极化合成孔径雷达以其全天候,全天时等优点成为对地遥感观测领域中的先进技术,它通过收发不同组合的电磁波,记录反射回波除幅度、相位以外的极化信息,能够对观测目标进行更全面的描述,已经成功的应用到日常生活的许多行业甚至是国防军事领域。但是,极化合成孔径雷达硬件系统快速发展的同时,对其获得的图像解译能力却明显不够。在极化合成孔径雷达图像的地物分类领域,存在着诸如特征量不能全面描述观测对象,分类精度和性能不够高,算法的鲁棒性不够强等问题。以PolSAR的目标分解理论及相关理论为基础,对极化合成孔径雷达图像的地物分类问题做出研究,对主要的研究内容作如下简介:1.对多种经典的相干分解和非相干分解理论进行了研究。通过实验对各种分解方法进行了分析。结合Pauli目标分解,介绍了一种超分辨分解算法,该算法利用空间关联性,能够很好的将一个散射单元内的不同散射机制区分开,还成功的对其提出改进,以非相干分解中的Freeman分解为基础,将该算法进行了推广,算法具有较高的准确率和较好的时间性能,相关的实验提供了佐证。2.对基于特征值分解的方法进行了深入研究。通过相干矩阵的特征值分解,得到极化散射熵H、平均散射角(?)以及各向异性度参数A这三个参数,由此出发得到H/(?)分类平面以及H/(?)/A三维分类空间。文中还通过实验探讨了相干斑噪声对以上3个参数的影响。在引入Wishart分类器后,再结合参数H、(?)、A及相干及非相干分解理论,构成了两种非监督的目标分解方法。最后,对参数H、(?)、A的相关优缺点进行了研究,给出相应的参数优化解决方案。3.将分类器支持向量机引入到极化合成孔径雷达的地物分类中,这是由于该分类器有小样本、高维度等特性,而且目标分解理论能够为分类器提供良好的特征量,两者结合能够给出良好的分类结果。文中研究了多种不同的结合方式并使用了遗传算法对相关参数寻优。最后研究了一种新颖的非监督分类方法,这种方法以功率值和Wishart聚类中心为衡量特征量的标准,具有良好的分类表现。
【关键词】：极化SAR 地物分类 目标分解 H/(?)/A分解 支持向量机
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN957.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 极化SAR图像分类研究背景及意义10-11
• 1.2 地物分类技术发展状况11-13
• 1.3 文章结构与内容安排13-15
• 第二章 极化SAR理论基础15-28
• 2.1 单色平面电磁波15-17
• 2.2 琼斯矢量和斯托克斯矢量17-19
• 2.3 极化后向散射Sinclair矩阵19-21
• 2.4 目标散射矢量(?)和(?)21-22
• 2.5 极化相干矩阵T和极化协方差矩阵C22-23
• 2.6 经典的散射机制23-26
• 2.7 极化SAR的相干斑26-27
• 2.8 本章小结27-28
• 第三章 基于目标分解的分类方法28-45
• 3.1 基于Pauli分解的分类方法28-30
• 3.2 基于现象的Huynen分类方法30-32
• 3.3 基于特征矢量的Holm分类方法32-33
• 3.4 基于散射模型的Freeman-Durden分类方法33-38
• 3.5 一种基于目标分解的超分辨分类方法及其改进38-44
• 3.6 本章小结44-45
• 第四章 基于极化分解的分类方法45-69
• 4.1 H/(？)/ A分解的分类方法45-52
• 4.2 相干斑滤波对H/(?)/ A的影响52-55
• 4.3 H/(？)/ A与Wishart分类器55-59
• 4.4 结合Wishart分类器与目标分解的分类方法59-65
• 4.4.1 基于Wishart分类器与Freeman分解的分类方法59-62
• 4.4.2 基于Wishart聚类、Krogager及特征分解的分类方法62-65
• 4.5 一种对参数(?)和H改进的分类方法65-68
• 4.6 本章小结68-69
• 第五章 基于支持向量机的分类方法69-81
• 5.1 支持向量机的基本理论69-73
• 5.2 基于支持向量机与目标分解的分类方法73-76
• 5.2.1 基于支持向量机与Pauli分解的分类方法74-75
• 5.2.2 基于支持向量机与Freeman-Durden分解的分类方法75-76
• 5.3 一种新颖的支持向量机与H/ (?)/ A分解结合的分类方法76-80
• 5.4 本章小结80-81
• 第六章 总结和展望81-83
• 6.1 总结81
• 6.2 展望81-83
• 致谢83-84
• 参考文献84-90

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