本文關(guān)鍵詞：一種適合方位建筑物的基于物理散射模型的極化SAR影像四分量分解方法

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【摘要】：針對走向與雷達飛行方向不平行的建筑物(簡稱為方位建筑物),提出了一種基于物理散射模型的極化SAR影像四分量分解方法.該方法用于區(qū)分散射類型易混淆的方位建筑物和植被.本文首先對方位角補償后的相干矩陣進行相位旋轉(zhuǎn);然后構(gòu)造一種修正的體散射模型,該模型包含純體散射模型和方位二面角散射模型;最后加入兩個能量限制條件,有效避免了負(fù)能量像素點的出現(xiàn).實驗結(jié)果表明,與已有的四分量分解方法相比,提出的分解方法有效解決了方位建筑物被誤識別為植被等體散射類型的問題且消除了負(fù)能量,有利于從植被中區(qū)分方位建筑物.
【作者單位】： 中國測繪科學(xué)研究院;中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 極化SAR 四分量分解 方位建筑物 體散射模型 相位旋轉(zhuǎn) 方位角補償
【基金】：國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃(No.2011AA120401) 中國測繪科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費(No.7771406) 公益性行業(yè)科研專項(No.B1402)
【分類號】：P225.2;TN957.52
【正文快照】： 然而,在城市建筑物區(qū)域使用Yamaguchi分解存在1引言以下兩個問題.一個問題是走向與雷達方位向有一個傾極化目標(biāo)分解在全極化SAR影像的分類、變化檢斜角度的建筑物,即方位建筑物,被分解為如樹木或者測、目標(biāo)識別和地表參數(shù)反演中起著重要的作用[1].基植被的體散射類型,這是由于

【參考文獻】

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1 陳強;蔣詠梅;陸軍;匡綱要;;一種基于目標(biāo)散射鑒別的POLSAR圖像地物無監(jiān)督分類新方法[J];電子學(xué)報;2011年03期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 韓萍;叢潤民;;極化SAR圖像的聯(lián)合加權(quán)極化差異度變化檢測算法[J];信號處理;2013年10期

2 韓萍;叢潤民;張蔚然;;基于加權(quán)極化差異度的極化SAR圖像變化檢測算法[J];現(xiàn)代雷達;2013年12期

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 劉秀清,楊汝良;基于全極化SAR非監(jiān)督分類的迭代分類方法[J];電子學(xué)報;2004年12期

2 曹芳;洪文;吳一戎;;基于Cloude-Pottier目標(biāo)分解和聚合的層次聚類算法的全極化SAR數(shù)據(jù)的非監(jiān)督分類算法研究[J];電子學(xué)報;2008年03期

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本文編號：1039537