论文摘要
传统的合成孔径雷达技术(Synthetic Aperture Radar, SAR)使用的是单极化SAR系统,只能收发H或V极化方式的数据(HH或VV数据)。而全极化SAR系统可以同时发射并同时接收这两种正交极化方式的脉冲。因此,极化SAR技术(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)可以充分利用全极化测量数据(HH、HV、VH和VV)提供的电磁波散射信息,能够获得更丰富的地物信息,在反映地物散射特征方面具有更大的潜力。基于SAR图像的地物分类是SAR图像解译的一个重要应用,近年来,随着SAR传感器技术的发展,使利用全极化SAR数据进行分类成为可能,并逐渐成为SAR图像分类的主要研究方向;极化SAR干涉技术(Polarimetric SAR Interferometry, PolInSAR)是将干涉技术和极化信息有效结合,它具备了SAR干涉(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)和极化SAR的优点,通过多极化通道数据综合技术建立各个极化干涉相位的定量关系,可以明显改善干涉的相干性及提高地面高度参数反演精度。本文主要围绕利用极化SAR数据获取地表的地物分类信息和相关高程信息展开研究。本文系统地探讨了利用极化SAR数据进行地物分类的基本原理和流程,并结合机载极化SAR数据的实际情况,提出了基于Freeman分解的监督分类方法,并得到了较好的分类结果。在极化SAR和SAR干涉的基础上,研究了极化干涉SAR测量算法。较详细地分析了极化SAR干涉测量理论模型、算法以及实现中的关键环节。并应用极化干涉相干最优化技术处理了山东泰安和Amazon雨林地区的真实L波段PALSAR全极化数据,得到了这两个地区的数字高程模型(DEM)。与常规的InSAR技术进行对比,利用极化干涉技术可以显著提高相干性,特别是在植被覆盖地区。另外还利用极化干涉技术粗略估计了植被高度。
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