基于散射機(jī)理和目標(biāo)分解的極化SAR圖像地物分類

基于散射機(jī)理和目標(biāo)分解的極化SAR圖像地物分類基于散射機(jī)理和目標(biāo)分解的極化SAR圖像地物分類

摘要：

合成孔徑雷達(dá)（SyntheticApertureRadar，SAR）因其獨特的成像特點在地物分類中得到廣泛應(yīng)用。極化SAR圖像利用了回波信號在接收過程中的極化特征，不僅可以提供更多的地物信息，還可以通過目標(biāo)分解技術(shù)來獲取地物的散射機(jī)理。本文基于散射機(jī)理和目標(biāo)分解的方法，提出了一種極化SAR圖像地物分類的方法。

一、引言

極化SAR圖像在地物分類中具有很大的潛力。與傳統(tǒng)的光學(xué)圖像不同，SAR圖像可以在任何天氣條件下進(jìn)行觀測，并且對地物的散射特性非常敏感。極化SAR圖像可以提供多個極化通道的信息，能夠更好地區(qū)分不同地物類型。目標(biāo)分解技術(shù)是解析極化回波信號的一種重要方法，可以將復(fù)雜的回波信號分解成多個散射機(jī)制，從而更準(zhǔn)確地獲取地物的散射特性。因此，將散射機(jī)理和目標(biāo)分解結(jié)合起來，可以提高極化SAR圖像地物分類的精度。

二、極化SAR圖像的散射機(jī)理和目標(biāo)分解

1.極化散射矩陣

極化散射矩陣描述了回波信號在不同極化方向上的散射特性。它由四個矩陣元素組成，即HH，HV，VH和VV。HH表示水平極化的發(fā)射和接收信號，HV表示水平發(fā)射和垂直接收信號，VH表示垂直發(fā)射和水平接收信號，VV表示垂直極化的發(fā)射和接收信號。通過分析極化散射矩陣的不同元素，可以獲取地物的散射特性。

2.目標(biāo)分解

目標(biāo)分解是將極化回波信號分解成多個散射機(jī)制的過程。常用的目標(biāo)分解方法有極化協(xié)方差矩陣分解法、極化幅度分解法和極化極化一致性分解法等。目標(biāo)分解可以將回波信號分解成主反射成分、邊輻射成分和干擾成分等，從而提取出地物的散射機(jī)理。

三、基于散射機(jī)理和目標(biāo)分解的極化SAR地物分類方法

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

對極化SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、輻射校正和幾何校正等。去噪可以提高圖像的信噪比，輻射校正可以將回波信號轉(zhuǎn)化為物理單位，幾何校正可以保證不同位置的像素對應(yīng)到地物的實際位置。

2.特征提取

利用目標(biāo)分解技術(shù)提取地物的散射特性?？梢杂嬎愠雒總€像素點的主反射成分、邊輻射成分和干擾成分等，并將其作為特征輸入到分類模型中。

3.地物分類

可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行地物分類，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RandomForest）和深度學(xué)習(xí)等。分類模型可以根據(jù)提取的特征訓(xùn)練出一個分類器，將未分類的像素點進(jìn)行分類，并生成地物分類結(jié)果。

四、實驗結(jié)果和分析

本文以某極化SAR數(shù)據(jù)集為例進(jìn)行實驗，比較了基于散射機(jī)理和目標(biāo)分解的方法與其他傳統(tǒng)方法的分類結(jié)果。實驗結(jié)果表明，本文提出的方法在地物分類的準(zhǔn)確性和魯棒性上具有較好的性能。

五、結(jié)論

本文結(jié)合散射機(jī)理和目標(biāo)分解的方法，提出了一種基于極化SAR圖像的地物分類方法。該方法能夠充分利用極化SAR圖像所提供的多個極化通道信息，并通過目標(biāo)分解技術(shù)獲取地物的散射機(jī)理。實驗結(jié)果表明，該方法在地物分類中具有良好的效果和應(yīng)用潛力。

總結(jié)：極化SAR圖像地物分類是一個重要的研究領(lǐng)域。本文以散射機(jī)理和目標(biāo)分解為基礎(chǔ)，提出了一種基于極化SAR圖像的地物分類方法。該方法能夠提取地物的散射特性，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行地物分類，具有良好的分類結(jié)果。未來，可以進(jìn)一步研究更多的散射機(jī)制和目標(biāo)分解方法，提高地物分類的準(zhǔn)確性和魯棒性綜上所述，本文提出的基于極化SAR圖像的地物分類方法結(jié)合了散射機(jī)理和目標(biāo)分解技術(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對地物進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，該方法在地物分類的準(zhǔn)確性和魯棒性方面具有良好的