非常有效：全极化合成孔径雷达图像处理方法研究

[摘要]: 极化合成孔径雷达成像是一种基于微波的遥感技术，可以提供大范围的被观测物体的二维高空间分辨率图像. 随着各种机载和星载合成孔径雷达系统的出现，相关数据集变得越来越丰富，这使得合成孔径雷达系统数据处理技术的研究进入了快速发展的时期. 近年来，合成孔径雷达的测量和数据处理技术发展迅速，其中一些技术和应用已经相对成熟. 但是，该领域的相关技术仍需要进一步研究. 合成孔径雷达成像系统已经从单极化和单频成像发展到多极化和多频成像. 多极化和多频极化合成孔径雷达图像也称为多通道雷达图像. 与单通道雷达相比，使用多通道雷达观察地面物体可以获得更多的信息. 本文着眼于单基站相干散斑滤波和单频全极化合成孔径雷达图像处理，极化目标特征分解参数的误差校正和无监督分类三个方面. 首先介绍电磁波极化态的描述方法. 介绍了偏振合成孔径雷达成像的几何模型和基本原理. 介绍了欧洲航天局的开放处理平台和通用机载平台数据源. 其次，对偏振合成孔径雷达图像的滤波原理进行了简单分析，得出的结论是，相干散斑滤波的目的不仅是为了降低噪声水平，更重要的是，滤波后所包含的偏振特性. 数据无法销毁.

滤波后，滤波算法必须使相干矩阵或协方差矩阵仍为正半定Hermitian矩阵. 分析了非线性各向异性扩散方程的扩散行为和能力，然后扩展了多维非线性各向异性扩散方程，使其适用于相干斑点滤波. 极化合成孔径雷达图像的总功率分量用于构造扩散率函数，边缘增强方案用于设计扩散张量. 最后给出了一种基于非线性各向异性扩散的相干斑点滤波算法. 实验结果表明，本文提出的算法可以降低噪声水平，同时滤波后的协方差矩阵可以保持原有的偏振特性. 后来，在计算偏振目标特征分解的特征参数的过程中，研究了由空间平均而不是统计平均值计算偏振目标的二阶统计量引起的误差. 分析了偏振目标本征分解参数估计量的统计特性. 使用开放处理平台生成了多个模拟数据，并且模拟数据是相对理想的数据. 对仿真数据进行渐进统计分析，得到平均α角和熵参数的统计特征. 通过分析这两个参数的统计特性，可以知道平均α角对采样窗口的大小几乎可以忽略不计，并且熵参数对采样窗口的大小更敏感. 在对模拟数据中的多个随机点求平均后，可以得出结论，熵和视点数量之间的关系具有近似线性变化. 通过这种线性关系，设计了熵参数校正算法.

实验结果表明，校正后的熵参数对提高基于特征分解的无监督分类的准确性有很大帮助. 最后，偏振合成孔径雷达图像的分类是该领域中非常重要的应用. 基于监督分类的核心思想，将基于散射模型的分解与监督分类相结合. 将基于四分量散射模型的分解结果用作无监督分类的初始分类数据，然后将Weisat分类器用于分类，并使用平方偏差和的方法对分类结果进行聚类. 实验结果表明，新的无监督分类方法比传统的三分量散射模型无监督分类方法具有更高的准确性. 与基于特征分解的无监督分类相比，该方法避免了无法确定特征参数上下限的问题.

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