為充分利用多時相、多極化SAR數(shù)據(jù)在不同土地覆蓋類型中的后向散射特性,將遞歸非負矩陣下近似（Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU）算法引入多源SAR數(shù)據(jù)的融合,并利用融合后的SAR影像實現(xiàn)較高精度的土地覆蓋分類。融合過程中,在根據(jù)不同模式SAR影像特點進行多源SAR影像預處理的基礎上,基于RNMU算法通過對多個輸入SAR影像進行矩陣分解及迭代最優(yōu)矩陣求解,得到融合影像。為驗證融合后SAR影像在土地覆蓋分類中的應用效果,以吉林省大安市為研究區(qū),對多時相Sentinel-1的VV/VH雙極化SAR數(shù)據(jù)和高分三號（GF-3）的HH/HV雙極化SAR數(shù)據(jù)進行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像進行研究區(qū)主要土地覆蓋類型分類。實驗結(jié)果表明,基于RNMU融合影像的土地覆蓋分類總體精度達93. 11%,Kappa系數(shù)為0. 86,與Gram-Schmid（G-S）融合方法相比,分類總體精度提高了6. 83個百分點,Kappa系數(shù)提高0. 12。多源SAR融合為SAR影像融合提供了有效手段,為土地覆蓋分類提供了更多高精度... 

【文章來源】：農(nóng)業(yè)機械學報. 2020,51(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)及采樣點分布

針對輸入的GF-3雙極化SAR數(shù)據(jù)和S-1雙極化SAR數(shù)據(jù)，在預處理的基礎上，進行影像配準、影像融合及土地覆蓋分類，處理流程如圖2所示。經(jīng)預處理得到2顆衛(wèi)星4種極化方式的后向散射系數(shù)圖像后，采用互相關[25](Cross-Correlation,CC)算法對圖像進行精確配準處理。然后，將RNMU方法引入多源SAR圖像融合并用于研究區(qū)土地覆蓋分類。作為對比，另一種同樣具有較小冗余度的融合算法G-S被用于融合和土地覆蓋分類。G-S融合方法基于多維正交線性變換，通過正交化消除影像的冗余信息，并在第一正交分量中加入另一景影像信息，從而實現(xiàn)多源影像融合。

為了更直觀看出不同地物的散射特性差異，圖4給出了融合前GF-3 SAR影像和S-1 SAR影像與RNMU融合后SAR圖像的均值和標準差。其中基于RNMU的融合，分別給出了研究區(qū)10月S-1VV極化影像和6月GF-3 HH極化影像經(jīng)RNMU算法融合得到的VVHH影像，10月S-1 VH極化影像和6月GF-3 HV極化影像經(jīng)RNMU算法融合得到的VHHV影像(VVHH影像和VHHV影像疊加，簡寫為RNMU1)。6月S-1 VV極化影像、10月S-1VV極化影像和6月GF-3 HH極化影像經(jīng)RNMU算法融合得到VVVVHH影像，6月S-1 VH極化影像、10月S-1 VH極化影像和6月GF-3 HV極化影像經(jīng)RNMU算法融合得到VHVHHV影像(VVVVHH影像和VHVHHV影像疊加，簡寫為RNMU2)。由圖4可以看出，6月的S-1影像中濕地和耕地上的植被長勢較好，因此比其他用地具有更高的后向散射系數(shù)，10月研究區(qū)的作物成熟或收獲，耕地的后向散射系數(shù)降低明顯，不同地物隨時間的變化特性差異相對明顯。而經(jīng)RNMU融合后的影像，無論是RNMU1影像還是RNMU2影像各地類均值之間差異增大，因此增加了地類之間的可分性;而每種地類的標準差較S-1影像降低，進而提升了待融合影像(S-1)地類特征的一致性。因此利用不同時相、不同極化的多源SAR影像進行融合，能融合更多互補信息，得到更好的分類結(jié)果。圖4 典型地物后向散射系數(shù)的均值和標準差的比較

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3457049