极化SAR影像特征分析与地物目标分类研究

论文摘要

全极化SAR作为一种先进的对地观测系统,能够获取分辨单元任意极化态下的后向散射信息,图像分辨率高,表达地物细节能力强,能够为区分地物类型提供丰富的特征信息。论文从极化特征的获取展开讨论,分析特征与目标物理散射特性之间的联系,提取核方法映射的特征信息,在保持目标散射特性不变情况下,对地物进行分类。同时,根据极化特征与目标散射类别之间的约束关系,采用形式概念分析工具挖掘出地物识别的分类规则,为进一步研究极化散射特征、优化特征子集、分类识别地物等提供新的思路和方向。论文的主要工作包括:1.介绍了雷达极化的基础理论,包括极化波的表征、极化SAR数据的几种记录表达形式和典型地物目标的极化响应情况。然后分析了极化SAR图像的统计特性,阐明了直接从极化相干矩阵（或协方差矩阵）中计算统计特征识别地物目标的可行性。2.分析了两种主要的极化目标分解方法:一种是Cloude基于特征值分解获取散射熵和平均散射角的目标分解方法,一种是Freeman-Durden建立三种散射机制模型的分解方法。分别对两种分解方法的原理,计算过程和分类中的重要应用进行了阐述和分析。3.引入一种新的提取极化特征的方法:广义判别分析的方法,对极化相干矩阵等元素采用核函数映射的方式在高维空间中提取出新的极化特征,然后结合目标的物理散射机制模型特征,提出了一种新的保持极化散射特性的分类方法。4.将形式概念分析应用到极化SAR数据挖掘和规则提取中。在分析各类极化特征信息和目标之间的联系基础上,构建极化SAR分类形式背景下的概念格,利用生成的分类规则对地面目标进行分类研究。除此之外,应用提取的规则对分类效果评估等方面的作用进行了初步探讨。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 极化合成孔径雷达遥感技术研究现状
• 1.2.1 极化合成孔径雷达研制情况
• 1.2.2 全极化SAR 遥感应用领域
• 1.2.3 全极化SAR 分类研究概述
• 1.3 论文主要工作
• 第二章 极化SAR 基本理论
• 2.1 极化波的表征
• 2.1.1 Jones 矢量表示法
• 2.1.2 Stokes 矢量表示法
• 2.2 极化SAR 目标数据形式
• 2.2.1 极化散射矩阵及其矢量化
• 2.2.2 Stokes 矩阵
• 2.2.3 极化协方差矩阵与极化相干矩阵
• 2.3 极化合成
• 2.4 典型目标的极化响应
• 2.4.1 表面散射
• 2.4.2 二面角反射器
• 2.4.3 短细棒
• 2.4.4 螺旋体
• 2.5 本章小结
• 第三章 极化SAR 统计特性
• 3.1 单极化SAR 图像统计特性
• 3.2 全极化SAR 图像统计特性
• 3.2.1 散射矢量
• 3.2.2 多视协方差矩阵
• 3.2.3 极化SAR 图像的复相关系数
• 3.2.4 极化SAR 图像相位差分布
• 3.2.5 多视极化SAR 数据幅度积分布函数
• 3.2.6 多视强度比和幅度比统计分布
• 3.3 极化SAR 图像统计特征分析
• 3.3.1 复相关系数
• 3.3.2 强度通道回波功率比
• 3.3.3 目标极化等级与共极化相位差
• 3.4 本章小结
• 第四章 极化特征获取与地物分类
• 4.1 极化目标分解
• 4.1.1 Cloude 分解
• 4.1.2 Freeman 分解
• 4.2 广义判别分析特征提取
• 4.2.1 核函数理论和核方法
• 4.2.2 广义判别分析
• 4.3 基于GDA 特征和保持散射特性的极化SAR 图像分类方法
• 4.3.1 保持散射特性下的极化相干矩阵滤波
• 4.3.2 GDA 提取相干矩阵统计特征
• 4.3.3 基于极化差异度的保持散射特性分类
• 4.3.4 实验结果和分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 FCA 极化SAR 数据挖掘和规则提取
• 5.1 基本概念
• 5.2 影像特征提取和归类
• 5.3 数据分析与处理
• 5.3.1 极化特征分析
• 5.3.2 内涵约简
• 5.4 分类规则的生成与应用
• 5.5 概念格及分类规则在分类评价中的应用
• 5.6 本章小结
• 第六章 结束语
• 参考文献
• 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作
• 致谢