【摘 要】
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极化SAR是实现全天时、全天候对地观测宏观目标中的重要发展方向,多极化SAR通过收发不同极化方式的电磁波,记录详尽的目标后向散射信息,为极化SAR图像的解译提供了良好的数据基础。目前极化SAR已在军事目标识别、土地分类、海冰探测、海面溢油检测等领域展现了较好的应用潜力,但受限于极化信息解译能力,对极化SAR技术的深度挖掘及应用拓展仍不充分。当前极化SAR图像解译的主要实现途径包括:极化SAR图像分
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极化SAR是实现全天时、全天候对地观测宏观目标中的重要发展方向,多极化SAR通过收发不同极化方式的电磁波,记录详尽的目标后向散射信息,为极化SAR图像的解译提供了良好的数据基础。目前极化SAR已在军事目标识别、土地分类、海冰探测、海面溢油检测等领域展现了较好的应用潜力,但受限于极化信息解译能力,对极化SAR技术的深度挖掘及应用拓展仍不充分。当前极化SAR图像解译的主要实现途径包括:极化SAR图像分类技术、目标检测技术等。保障该类技术精度的难点在于:难以准确识别目标内部的散射机制,其本质是对于目标散射机理认识不足。探索更符合实际散射过程的极化信息提取方法,对于定量分析能力的提升以及目标分类的自动化实现,具有重要的支撑作用。本文立足于极化SAR特征的精确提取与有效利用,开展相应的研究工作。研究工作主要分为两大部分。第一部分,对现有特征提取模型存在的不足做深入探讨,并重点围绕极化SAR图像特征提取方法开展研究;第二部分,针对现有分解模型数量众多、所得特征参数信息离散度高且不宜于相关互补的问题。探索精简特征空间与充分利用极化信息的策略与方法。主要结论如下:(1)极化SAR目标分解:结合Freeman分解模型,考虑模型取向因素对后向散射的影响。推导了关联取向参数的地物散射精确模型,以此构建了基于目标相干矩阵非相干叠加模型。结果表明,新构建的模型能够利用到相干矩阵右上三角阵的5个元素与真实的散射现象极为吻合。(2)非负特征值约束(Non-Negative Eigenvalue constraint,NNEC):结合分解功率存在负值与奇异值的问题分析,阐明了非负特征值约束在像素分解中的局限。将模型做了非负特征值优化,详细分析了改进后的模型的适应性情况。结果表明,改进后模型结果具备实际物理意义,有助于目标特征的识别。(3)精简特征空间:以目前常用的目标分解模型为基础构建特征空间。结合遗传算法,改进适应度函数,精简特征空间维度,完成了特征组合的优选。结合分类结果的评价分析表明,该特征优选策略保证整体分类精度稳定在85%的前提下,减少了72%的运行时间。
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