校正法拉第旋转影响的极化SAR图像定标算法

提出了一种改进的极化定标算法,应用于受法拉第旋转影响的极化SAR图像定标.假设系统具有良好的极化隔离度,即极化通道间串扰可忽略,将三角反射器作为点目标定标体,利用各通道测量值与定标体的理想散射矩阵元素间的关系,依次对通道不平衡度、法拉第旋转和绝对幅度增益进行校正.给出了算法步骤,实验的数值结果和点目标的极化特征图都验证了定标算法的有效性.     

基于宽带极化纯度估计的极化测量定标修正

对扩展目标极化散射特性进行测量时,通常期望精确获得宽带高分辨条件下目标各散射中心的极化特征信息,但由于各极化分量散射的信号对测试系统的正交极化通道存在能量泄漏,会严重影响较弱的极化散射分量的测量准确性。基于极化散射测量定标原理与宽带高分辨极化测量表征模型,分析了干扰量的产生原因以及对散射中心测试结果的影响机理,提出了一种基于宽带正交极化纯度估计进而修正复杂目标极化测量结果的方法,并通过对金属球、金属二面角组合和类弹头金属模型3类典型目标的实测,验证了其有效性。     

基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像存在斑点噪声严重、可视性差、直接影响目标识别精度的问题,提出一种基于多源遥感图像多级协同融合的舰船识别算法。通过采用多级协同融合方式,丰富图像的特征量,提高舰船识别精度。所提方法首先进行多源遥感数据的像素级融合,然后在上一步基础上进行特征级融合,最终得到新的目标特征。所提方法充分发挥了不同频段的PolSAR与多光谱图像的信息互补优势,不仅保留了多频段PolSAR对目标的极化散射特征,也保留了多光谱数据的空-谱信息。所提方法在可视性与检测精度上表现都较为出色,与传统的单一遥感数据相比,识别精度至少提高了5.12%。     

空间微动目标动态全极化回波仿真技术研究

从空间微动目标的运动特性和全极化散射特性两方面出发,研究了进动目标动态全极化回波仿真技术。分析了自由段飞行过程中目标姿态角的变化规律,通过进动坐标系建立了微动参数到目标姿态角的映射关系,修正了直接将偏航、俯仰、横滚等三个欧拉角应用于进动目标姿态角计算的方法。建立了目标测量极化到雷达发射极化的变换关系,指出全极化雷达各个极化通道回波的仿真,均需要目标全极化测量数据的支撑。典型参数下的仿真结果表明,本文提出的方法能够逼真反映空间微动目标的全极化特性。     

基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制

针对极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像相干斑抑制后的目标极化特性和结构特征保持问题,给出了一种多级分类的极化SAR图像斑点抑制方法。首先利用H/α快速分解法并结合极化总功率图像进行初分类,之后采用最小距离准则和聚合的层次聚类方法进行细分类,最后根据图像结构将图像内容分为亮点线目标、暗线目标和其他目标三大类,利用线性最小均方滤波器对暗线目标和非点线目标进行滤波。采用美国AIRSAR机载系统获取的实测数据进行实验,结果表明,与Lee的基于散射模型降斑算法相比,本文算法不仅能够更有效地抑制斑点噪声,而且在保持极化特性、结构和纹理特征方面更为有效。     

合成孔径雷达在遥感应用中的前景

由于合成孔径雷达(SAR)不仅在距离维上而且在横距维上也具有提供良好分辨度的独特能力,所以对陆地和海洋遥感应用具有重要意义。在这篇综述性报告中,讨论了合成孔径雷达的特性和能力,其目的是要鉴定SAR特有的这些特性。本文同时简单地比较了SAR图象和光学图象。SAR是这样的一种雷达实例,即除了目标位置外,还可提供有关目标的更多信息。SAR的空间分辨力和成象能力使它的应用,特别在空间平台上的应用具有重要意义。但是,为了在遥感中达到最大效用,曾提出从SAR数据中提取其他信息,如横截面及横截面随频率和极化的变化。本文也提到可能影响SAR实际使用的几个特殊问题,诸如复杂性,刈幅和分辨力,图象判读,需要校正,电磁兼容性以及对遥感搜集到的大量数据的处理。     

全极化合成孔径雷达地势高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中,可提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像.重点研究了极化合成孔径雷达三维成像算法;提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法;讨论了目标极化散射特性对提取地势高度信息的影响以及处理方法;并利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果.     

对极化雷达的有源干扰研究

针对分时极化测量雷达,设计了一种全极化欺骗干扰方法,并分析了有源假目标的极化特性。对全极化有源假目标和雷达目标的分析结果表明,提出的欺骗干扰方法形成的假目标的散射矩阵、Graves功率矩阵以及极化特征描述子矢量等参数与雷达目标具有很强的相似性,它可以有效地干扰极化测量雷达。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先,利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后,经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后,使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法

为了在抑制相干斑的同时更好地保留地物目标的极化散射信息和结构信息,提出了一种基于变异系数(coefficient of variance,C.V)的极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像自适应非局部均值滤波算法。该算法结合图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性筛选同质像素,然后引入C.V自适应选取平滑系数来计算滤波所用的权重,最后对同质像素进行非局部均值滤波。用不同系统采集的PolSAR数据进行的实验结果表明,与精致LEE滤波、NL-Pretest滤波以及最新的滤波方法相比,本文算法不仅能够有效抑制相干斑噪声,而且图像的边缘和极化散射特性也得到了更好地保持。     

车载全极化InSAR系统通道误差校正

车载合成孔径雷达(automobile-based synthetic aperture radar,AutoSAR)系统具有灵活性和低实验成本性。基于车载系统的研究成果可应用于机载和星载SAR系统。针对车载全极化干涉合成孔径雷达(Interferometric SAR,InSAR)系统存在通道误差的问题,提出了系统极化通道内和通道间幅相误差提取和校正方案。该方案利用场景中的强点目标和分布目标完成通道误差提取和校正,无需系统内定标信号,易于实现。实测数据的结果表明系统通道误差得到了良好的校正,证明了该方案的有效性。     

利用POLInSAR数据反演植被高度的改进三阶段算法

研究和提出了一种利用全极化干涉数据对植被高度进行反演的改进的三阶段反演算法。该算法结合三阶段反演算法和极化干涉数据的相干区域边界提取技术来估计体去相干值,以提高体去相干估计的精度,进而得到更加精确的树高反演结果。最后,利用欧空局(ESA)提供的模拟的L波段极化干涉合成孔径雷达(SAR)数据,通过计算机仿真,验证了算法的有效性。     

Structural adaptive and optimal speckle filtering in multilook full polarimetric SAR images

A novel approach is proposed for speckle reduction in multilook full polarimetric SAR images. In contrast to others, this approach adopts an enhanced structure detection method to estimate the parameters of the polarimetric covariance matrix for the multilook polarimetric whitening filtering (MPWF) algorithm and thus a structural adaptive and optimal speckle filter is developed. To evaluate the present approach, NASA SIR-C/X-SAR, L band, four-look processed polarimetric SAR data of the Tian-Mountain Forest is used for simulation. Experimental results demonstrate the effectiveness of this novel filtering algorithm in case of both speckle reduction and preservation of texture information. Comparisons with other methods are also made.     

利用Cameron分解进行极化干涉图像对的配准研究

针对常规极化干涉SAR配准仅仅用一个通道的极化数据进行干涉数据对配准,导致配准精度不高的问题,提出了一种利用Cameron相干目标分解进行极化干涉图像对的配准方法。该算法充分利用了全极化数据丰富的信息,进行极化干涉图像对的配准。利用SIR-C天山地区的数据对提出的算法进行了验证,结果证明该算法能提高配准的精度和鲁棒性,有利于后续的数据处理。     

基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法

极化合成孔径雷达SAR图像相干斑抑制基本原理是依据各通道间的极化信息差异。提出在各极化通道上分别进行非监督C均值分类,在标号图像中对各区域的水平通道平均散射强度、交叉极化通道与同通道强度比以及同极化通道间的相关系数等参数进行估计,将估计值应用到极化白化滤波器(PWF)中,从而得到改进的PWF滤波输出。经真实极化SAR图像检验,表明该方法能够提高传统PWF滤波器在均匀区域对相干斑的抑制能力。     

基于h/q分解和贝叶斯迭代分类的跑道检测算法

提出一种无监督分类的机场跑道检测方法。首先利用h/q分解对原图像中所有像素点进行粗分类,建立初始样本模板;利用初始样本模板对原图像进行贝叶斯迭代分类,得到分类图;结合跑道的极化散射特性、弱回波特性及形态学处理方法,从分类图中提取出疑似跑道区域;最终应用跑道的结构特征进一步辨识疑似跑道区域,检测出真实机场跑道目标。通过美国UAVSAR系统采集的多组全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实测数据验证本文算法的有效性,实验结果说明,所提算法能有效、正确地检测出复杂场景下极化SAR图像中的机场跑道区域,且结构完整清晰,虚警率低。     

综合多特征的高分辨率极化SAR图像分割

针对高空间分辨率全极化数据的特点,基于分形网络演化分割算法框架,本文提出了一种综合K分布统计特征、Pauli分解特征和空间形状特征的高分辨率全极化SAR图像分割方法。该方法采用对数似然函数定义K分布统计特征异质度,对Pauli分解特征加权定义极化分解特征异质度。在此基础上,综合统计、极化分解和形状特征构建对象相似性准则,建立高分辨率全极化SAR图像多特征综合分割流程。通过模拟数据和ESAR全极化数据实验并与其他分割方法比较,验证了本文分割方法的有效性。     

基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类

从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网络融合的极化SAR图像非监督地物分类方法。首先,将极化SAR图像进行过分割,基于超像素提取5种特征向量以构建5个相似度矩阵;其次,采用一致相似度网络融合多视学习算法生成融合的相似度矩阵;然后,基于该矩阵进行谱聚类;最后,提出一种分类后处理策略修正错分像素。仿真和实测极化SAR图像地物分类结果表明,该方法性能优于其他5种经典方法。     

全极化沿航向干涉SAR系统参数优化设计

为最大化全极化沿航向干涉合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)系统相对于单极化沿航向干涉SAR系统的运动目标检测优势,建立了一种以可测速区间长度之比为目标函数的优化模型,提出了相应的最优解求解方法。仿真实验结果表明,与模型最优解对应的参数设置充分利用了雷达系统的极化信息,最大化了全极化干涉系统在运动目标检测方面的优势。     

Polarimetric whitening filter for POLSAR image based on subspace decomposition

Speckle filtering is an indispensable pre-processing step for applications of polarimetric synthetic aperture radar （POLSAR）, such as terrain classification, target detection, etc. As one of the most typical methods, the polarimetric whitening filter （PWF） can be used to produce a minimum-speckle image by combining the complex elements of the scattering matrix, but polarimetric information is lost after the filtering process. A polarimetric filter based on subspaze decomposition which was proposed by Cu et al specializes in retrieving principle scattering characteristics, but the corresponding mean value of an image after filtering is not kept well. A new filter is proposed for improving the disadvantage based on subspace decomposition. Under the constraint that a weighted combination of the polarimetric SAR images equals to the output of the PWF, the Euclidean distance between an unfiltered parameter vector and a signal space vector is minimized so that noises can be reduced. It is also shown that the proposed method is equivalent to the subspace filter in the case of no constraint. Experimental results with the NASA/JPL airborne polarimetric SAR data demonstrate the effectiveness of the proposed method.