面向植被識(shí)別的SAR圖像分類方法研究.pdf

1、對(duì)森林和農(nóng)業(yè)植被的監(jiān)測(cè)不僅為生產(chǎn)管理提供了有用的信息，而且是全球氣候變化和碳循環(huán)研究的重要內(nèi)容。遙感技術(shù)是一種快速獲取大范圍植被信息的有效手段。合成孔徑雷達(dá)（SAR，Synthetic Aperture Radar）遙感因其全天時(shí)、全天候的成像能力，已經(jīng)成為光學(xué)遙感的有益補(bǔ)充，有時(shí)甚至是數(shù)據(jù)獲取的唯一手段。各種新型的SAR傳感器相繼升空，為微波遙感的應(yīng)用和研究提供了前所未有的潛力和機(jī)遇，也給數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用方法提出了挑戰(zhàn)。
　　面對(duì)

2、越來越多新型的SAR數(shù)據(jù)，如何根據(jù)特定目標(biāo)，選擇最有效的數(shù)據(jù)（或數(shù)據(jù)特征）和數(shù)據(jù)處理方法從中提取信息？對(duì)于SAR圖像分類研究，應(yīng)從兩個(gè)方面入手：一是基于對(duì)電磁波與地物作用的物理機(jī)制的理解，正確地認(rèn)識(shí)圖像包含的信息，指導(dǎo)我們進(jìn)行分類數(shù)據(jù)選擇和特征提??；二是發(fā)展高效、穩(wěn)定的分類器。本文以森林和水稻兩類植被識(shí)別和面積制圖為目標(biāo)，開展利用多維度SAR數(shù)據(jù)地物分類方法研究，對(duì)感興趣地類的SAR后向散射特征、干涉相干性特征和極化SAR提供的散射機(jī)制

3、特征進(jìn)行全面地分析，發(fā)展有效的分類算法。主要研究內(nèi)容和取得的成果如下：
　　（1）以認(rèn)識(shí)遙感數(shù)據(jù)包含的信息為目的，總結(jié)了相關(guān)的雷達(dá)遙感的基本理論。SAR圖像的分類策略應(yīng)該建立在對(duì)SAR圖像信息的認(rèn)識(shí)和理解之上。雷達(dá)遙感的基本原理是電磁波與自然環(huán)境的相互作用過程，影響雷達(dá)后向散射的因素包括電磁波參數(shù)和目標(biāo)物參數(shù)。本文分析了雷達(dá)波與地物相互作用的物理機(jī)制，介紹了雷達(dá)后向散射系數(shù)、相干斑和干涉相干性的統(tǒng)計(jì)特性，還介紹了SAR圖像處理的基

4、本原理和處理方法。這些理論總結(jié)為本文后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。
　?。?）以森林識(shí)別為目的，基于星載SAR數(shù)據(jù)開展了基于規(guī)則的分類方法研究?；谝?guī)則的分類方法以對(duì)蘊(yùn)含在觀測(cè)中的物理過程的理解為基礎(chǔ)。對(duì)兩個(gè)波段（C和L波段）、多時(shí)相、多入射角和多極化的SAR和干涉SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，全面總結(jié)了森林的SAR圖像特征，對(duì)SAR圖像森林識(shí)別數(shù)據(jù)和特征的選取提供了參考。發(fā)展了利用ALOS PALSAR雙極化數(shù)據(jù)的后向散射強(qiáng)度和干涉相干性進(jìn)行森林區(qū)

5、域識(shí)別的基于規(guī)則的分類方法?？傮w分類精度為78.36％，林地的生產(chǎn)者精度和用戶精度分別為62.02%和82.12%。防護(hù)林的識(shí)別精度達(dá)到了93%。達(dá)到了滿意的制圖精度，具有很好的應(yīng)用前景。
　　（3）對(duì)L波段SAR水稻的布拉格散射現(xiàn)象和相應(yīng)的分類識(shí)別方法進(jìn)行了研究。從某些水稻田在ALOS PALSAR圖像上表現(xiàn)出的極強(qiáng)的后向散射這一物理現(xiàn)象入手，逐步分析產(chǎn)生該現(xiàn)象的物理機(jī)制-布拉格共振?；趯?duì)這一物理機(jī)制的理解，提出利用L波段SA

6、R圖像進(jìn)行水稻識(shí)別的數(shù)據(jù)選擇與分類方法。本文認(rèn)為利用L波段HV極化SAR數(shù)據(jù)可以進(jìn)行水稻制圖，在以往的研究基礎(chǔ)上前進(jìn)了一步，這是本文的一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。該方法在本文實(shí)驗(yàn)區(qū)達(dá)到了86%的制圖精度，值得推廣。
　?。?）發(fā)展了一種面向?qū)ο蟮臉O化SAR數(shù)據(jù)分類方法。利用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄟ_(dá)到了SAR圖像斑點(diǎn)噪聲抑制的效果。并引入了鑒一種將極化協(xié)方差矩陣轉(zhuǎn)換成服從高斯分布的九個(gè)強(qiáng)度量表示的方法，應(yīng)用光學(xué)遙感領(lǐng)域的多分辨率分割技術(shù)和面向?qū)ο蠓治黾?/p>