極化SAR圖像分類的投影尋蹤方法研究.pdf

1、極化合成孔徑雷達(dá) (Synthetic Aperture Radar，簡稱SAR)以多個(gè)極化通道的方式探測(cè)地表目標(biāo)的電磁極化散射特性，獲取目標(biāo)的多維特征以揭示目標(biāo)的特性。極化SAR圖像分類是遙感應(yīng)用中重要的研究問題。通常，極化SAR圖像根據(jù)目標(biāo)物理散射特性分類或者根據(jù)統(tǒng)計(jì)特性分類。由于地表目標(biāo)的復(fù)雜性和相干波的影響，存在分類精度問題。為此，本文提出了基于投影尋蹤和混合 Wishart模型的統(tǒng)計(jì)方法與散射特性相融合的極化SAR圖像分類新方

2、法，其主要內(nèi)容是： (1)給出投影尋蹤中Cook族投影指標(biāo)的小波估計(jì)，證明了該估汁的漸近無偏性及均方收斂性。該估計(jì)能精確地估計(jì)投影指標(biāo)，且還避免了逼近投影指標(biāo)的正交多項(xiàng)式階的選擇和核估計(jì)帶寬的選擇難題，為投影尋蹤的實(shí)現(xiàn)提供了新的工具。 (2)給出了Cook族投影指標(biāo)的bootstrap估計(jì)，證明了該估計(jì)的強(qiáng)相合性，并以此為藎礎(chǔ)，給出基于Bootstrap樣本的擬最佳投影方向和樣本選取準(zhǔn)則，為投影尋蹤的快速實(shí)現(xiàn)提供了理論基

3、礎(chǔ)。 (3)提出了序列投影尋蹤聚類模型及其相應(yīng)的極化SAR圖像無監(jiān)督分類方法。該方法利用日標(biāo)的極化散射特性，逐次投影數(shù)據(jù)到最佳投影方向?qū)崿F(xiàn)分類。與現(xiàn)在廣泛應(yīng)用的基于散射特性的分類方法不同，該方法可同時(shí)利用目標(biāo)的多個(gè)極化散射特性進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，由bootstrap樣本選取準(zhǔn)則，該方法只需要較少的樣本就可尋找到逆最佳投影方向，實(shí)現(xiàn)極化SAR圖像的快速分類；與直接采用極化散射特性的方法相比，極大改進(jìn)了分類效果。 (4)

4、提出了投影尋蹤子波學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。給出基于該網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)圖像的無監(jiān)督恢復(fù)方法，避免了光學(xué)圖像恢復(fù)中求點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)這一難點(diǎn)。給出基于該網(wǎng)絡(luò)的極化SAR圖像分類方法，和美國海軍研究實(shí)驗(yàn)室Lee提出的Wishart方法相比，該方法避免了對(duì)極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波預(yù)處理的這一步驟。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在相同條件下對(duì)于復(fù)雜地形區(qū)域的分類具有較好的分類效果。 (5)提出了混合 Wishart 模型及其相應(yīng)的多視極化SAR數(shù)據(jù)的無監(jiān)督分類方法。該方法無需