多波段多極化SAR圖像融合解譯研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天候、全天時(shí)以及穿透能力強(qiáng)等特點(diǎn),在軍事和民用領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用。然而,SAR成像信息不僅與地物類型有關(guān),也與雷達(dá)觀測(cè)角、地物復(fù)介電常數(shù)、雷達(dá)發(fā)射波的波長(zhǎng)、極化方式等因素有關(guān),使得單個(gè)波段單種極化方式下的SAR系統(tǒng)獲取的信息非常有限,隨著相關(guān)硬件技術(shù)的突破,SAR系統(tǒng)可以獲取多個(gè)波段和極化方式下對(duì)同一場(chǎng)景的觀測(cè)信息,多源SAR圖像信息的融合應(yīng)用得到越來(lái)越多的關(guān)注。地物分類和目標(biāo)檢測(cè)是SAR圖像解譯的兩個(gè)典型

2、應(yīng)用,在“十一五”預(yù)研項(xiàng)目的支持下,本文重點(diǎn)研究了如何利用多源SAR圖像信息來(lái)提高地物分類率和目標(biāo)檢測(cè)精度,主要內(nèi)容如下:
　　 1.高分辨率全極化SAR圖像背景雜波建模與參數(shù)估計(jì),SAR圖像雜波背景建模是SAR圖像處理分析的基礎(chǔ),在目前已有的極化SAR統(tǒng)計(jì)模型中,G0p分布能夠較好的對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景建模,然而G0p分布參數(shù)估計(jì)并沒(méi)有得到很好的解決,針對(duì)這一問(wèn)題,本文提出了基于對(duì)數(shù)累積量的參數(shù)估計(jì)方法,對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的擬合實(shí)驗(yàn)表明,該方法

3、無(wú)論在擬合速度和擬合精度上相比已有的最大似然估計(jì)和矩估計(jì)方法都有所提高,改進(jìn)的雜波分布將用在后續(xù)的SAR圖像地物分類和目標(biāo)檢測(cè)中。
　　 2.多波段SAR地物分類與決策融合,不同波段數(shù)據(jù)具有不同的極化方式,需要使用不同的分類算法,對(duì)單極化數(shù)據(jù)的分類,本文使用應(yīng)用廣泛的SVM方法,對(duì)于全極化數(shù)據(jù)的分類,在對(duì)最具代表性的Lee方法深入分析的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的全極化SAR圖像分類算法,由于該方法引入了螺旋散射和更好的雜波模型,因此

4、在一些復(fù)雜場(chǎng)景中取得了比Lee方法更好的分類效果。利用改進(jìn)的算法實(shí)現(xiàn)了不同波段數(shù)據(jù)的分類,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明不同波段數(shù)據(jù)在區(qū)分不同地物類型上存在一定的互補(bǔ)性,因此在Dempster-Shafer證據(jù)理論的框架下,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了不同波段數(shù)據(jù)的分類決策級(jí)融合,結(jié)果證實(shí)多個(gè)波段信息的融合可以獲得比單個(gè)波段更好的分類效果。在對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),因?yàn)檎鎸?shí)的專題制圖信息難以獲取,本文以容易獲取的Google earth影像為參考,由于使用了整個(gè)場(chǎng)景的樣本

5、數(shù)據(jù),所以比傳統(tǒng)的人工選擇測(cè)試樣本的方法更客觀,更準(zhǔn)確。
　　 3.偽裝網(wǎng)遮蔽車輛檢測(cè)與決策融合,本文在課題的支持下,在國(guó)內(nèi)率先開(kāi)展了偽裝網(wǎng)遮蔽車輛檢測(cè)試驗(yàn),對(duì)不同波段極化方式下的遮蔽車輛散射功率進(jìn)行了深入對(duì)比研究,發(fā)現(xiàn)入射波越長(zhǎng),目標(biāo)散射功率越強(qiáng),在同一波段的不同極化中,交叉極化下的目標(biāo)成像效果好于同極化。恒虛警檢測(cè)算法(CFAR)是目前最有可能實(shí)用的一類方法,在該算法中,背景雜波統(tǒng)計(jì)模型是決定算法性能的關(guān)鍵因素,結(jié)合前面改進(jìn)

6、的雜波模型對(duì)全局CFAR算法做了改進(jìn),利用改進(jìn)算法分別實(shí)現(xiàn)了有偽裝網(wǎng)和無(wú)偽裝網(wǎng)時(shí)不同波段和極化方式下的車輛檢測(cè),并對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行基于Neyman-Pearson準(zhǔn)則的決策級(jí)融合。實(shí)驗(yàn)表明偽裝網(wǎng)能夠起到一定的遮蔽效果,降低目標(biāo)檢測(cè)率,不同波段和極化檢測(cè)結(jié)果的決策級(jí)融合可以提高目標(biāo)檢測(cè)率,降低虛警率,提升綜合檢測(cè)性能,而且有網(wǎng)時(shí)的檢測(cè)性能提升要高于無(wú)網(wǎng),這意味著偽裝網(wǎng)情況下進(jìn)行多波段多極化SAR檢測(cè)融合更有必要。
　　 4.機(jī)場(chǎng)環(huán)境