本文關鍵詞：基于極化目標分解的全極化Radarsat-2圖像分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多極化是合成孔徑雷達發(fā)展的主要趨勢之一,多極化數(shù)據(jù)相比于傳統(tǒng)的單極化數(shù)據(jù),能夠提供更加豐富的極化信息。這些極化信息是除了頻域、空域之外的又一重要信息源,它們可以最大程度地反映不同地物目標的散射特性,從而實現(xiàn)對地物目標的識別和分類。本文以中國科學院專項課題“應對氣候變化的碳收支認證及相關問題”遙感課題第六子課題“華東地區(qū)固碳參量遙感監(jiān)測”(XDA05050106)為支撐,利用全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)對山東禹城地區(qū)的地物散射機制和主要土地覆蓋分類進行研究。首先,采用基于模型的極化目標分解方法提取圖像的極化特征,分析和對比三種分解方法對于研究區(qū)地物目標的表征效果,依據(jù)SVM分類實驗選擇最優(yōu)分解法。在此基礎上,聯(lián)合散射角、極化熵、總功率等特征,采用兩種改進的SVM分類器進行分類,并分析和對比兩種分類方法的效果和精度。主要研究結論如下：(1)An3、Arii3、Singh4三種分解法都可以對山東禹城地區(qū)的地物目標進行有效表征。單獨從某一種散射機制來看,二面角散射對于城市區(qū)域有較好的表征能力,體散射對于農(nóng)村區(qū)域有較好的表征能力。在耕地和水體這樣的自然表面上,三種分解法的結果基本相同。但是,在城市和農(nóng)村這樣的人工表面上,三種分解法的結果存在一定的差異；這種差異在城市區(qū)域表現(xiàn)得更加顯著。三種分解法都有效降低了負功率的出現(xiàn),An3分解和Singh4分解有效避免了體散射的過估計。(2)四類地物目標的極化參數(shù)基本上符合其理論值。四類地物的總功率值由高到低依次為城市、農(nóng)村、耕地、水體,這是與理論相符合的。但是由于研究區(qū)的特點,也存在極化參數(shù)反常的情形。四種地物的散射角值由高到低依次為城市、農(nóng)村、水體、耕地,而理論上,耕地的散射角是大于水體的。其原因是研究區(qū)內沒有大面積的水體,河流較窄,容易受到兩岸地物的影響。四種地物的極化熵值由高到低依次為農(nóng)村、城市、水體、耕地,而理論上,城市的極化熵通常大于農(nóng)村。其原因是研究區(qū)內的農(nóng)村中樹的種植率比較高,從而影響了農(nóng)村散射機制的復雜程度。(3)An3-SVM、Arii3-SVM、Singh4-SVM三種分類方法的總體精度依次為82.2543%、80.9294%、83.2448%。從混淆矩陣來看,錯分情況最嚴重的是將農(nóng)村居民地錯分成城市居民地,三種方法錯分率分別為25.73%、30.62%、24.98%,這一錯分情況直接影響了總體精度。鑒于Singh4-SVM法的分類精度最高,反映了Singh4分解對研究區(qū)地物散射機制的表征效果更好。(4)由于基于模型的目標分解本身存在局限性,在表征地物散射特性方面存在不足,通過增加極化特征和改進分類器可以彌補這一不足,實驗證明通過增加散射角、極化熵、總功率、相干矩陣對角元素等極化信息,并采用F-SVM和MK-SVM分類器,對分類精度有一定程度的提高�？傮w精度分別由83.2448%提高至86.6513%,由83.2448%提高至86.5963%,分別提高了3.4065%、3.3515%。
【關鍵詞】：極化目標分解 極化SAR圖像分類 支持向量機
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRCAT6-14
• 第一章 緒論14-26
• 1.1 選題依據(jù)與背景14-16
• 1.1.1 選題依據(jù)14
• 1.1.2 選題背景14-16
• 1.2 國內外研究進展16-23
• 1.2.1 極化SAR圖像特征提取的國內外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.2 基于模型的極化目標分解的國內外研究現(xiàn)狀19-21
• 1.2.3 極化SAR圖像分類的國內外研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3 研究內容與論文組織23-26
• 1.3.1 研究內容與技術路線23-24
• 1.3.2 論文組織24-26
• 第二章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)資料26-33
• 2.1 研究區(qū)概況26-27
• 2.2 數(shù)據(jù)資料27-29
• 2.3 數(shù)據(jù)預處理29-33
• 2.3.1 極化SAR圖像相干斑模型29
• 2.3.2 多視處理29-30
• 2.3.3 濾波30-31
• 2.3.4 地理編碼和定標31-33
• 第三章 基于模型的極化目標分解33-49
• 3.1 基于模型的極化目標分解33-38
• 3.1.1 An3分解33-34
• 3.1.2 Arii3分解34-36
• 3.1.3 Singh4分解36-38
• 3.2 極化分解結果分析38-49
• 3.2.1 An3分解結果分析39-42
• 3.2.2 Arii3分解結果分析42-44
• 3.2.3 Singh4分解結果分析44-49
• 第四章 地物散射機制的極化表征49-58
• 4.1 地物散射機制分析49-51
• 4.2 極化參數(shù)分析51-52
• 4.3 基于模型分解的支持向量機分類52-58
• 4.3.1 基于模型分解的支持向量機分類實驗52-53
• 4.3.2 實驗結果和精度分析53-58
• 第五章 基于多特征和支持向量機的分類58-68
• 5.1 支持向量機58-59
• 5.1.1 模糊支持向量機58-59
• 5.1.2 多核支持向量機59
• 5.2 基于多特征和改進支持向量機的分類59-64
• 5.2.1 基于多特征和模糊支持向量機的分類實驗60-62
• 5.2.2 基于多特征和多核支持向量機的分類實驗62-64
• 5.3 分類結果與精度評價64-68
• 5.3.1 分類結果分析64-66
• 5.3.2 分類精度評價66-68
• 第六章 結論與展望68-70
• 6.1 研究結論68-69
• 6.2 創(chuàng)新點69
• 6.3 研究展望69-70
• 參考文獻70-79
• 碩士期間科研工作79-80
• 致謝80-82

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本文編號：278399