本文選題：SAR + 極化干涉SAR(PolInSAR)　； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年04期

【摘要】：該文針對(duì)傳統(tǒng)極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)分解方法過高估計(jì)植被成分的問題,提出一種基于極化干涉相似性參數(shù)(PISP)的極化干涉分解方法。利用極化干涉合成孔徑雷達(dá)(PolInSAR)的3組最優(yōu)相干散射機(jī)制定義的PISP具有對(duì)地表散射體空間分布敏感的特性和旋轉(zhuǎn)不變性。該文基于PISP的物理意義對(duì)植被模型進(jìn)行改進(jìn),使利用該模型分解相干矩陣得到的不同地物體散射功率具有自適應(yīng)性。最后利用歐空局(DLR)E-SAR獲取的L波段全極化干涉數(shù)據(jù)驗(yàn)證該分解方法的有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法得到的分解結(jié)果能有效區(qū)分植被和建筑物。
[Abstract]:In this paper, a polarimetric interferometric decomposition method based on polarimetric interference similarity parameters (PISP) is proposed to solve the problem of overestimating vegetation composition by traditional polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) decomposition method. The PISP, defined by three sets of optimal coherent scattering mechanisms of PolInSAR, is sensitive to the spatial distribution of surface scatterers and rotation-invariant. In this paper, the vegetation model is improved based on the physical meaning of PISP, so that the scattering power of different ground objects derived from the decomposition of coherence matrix by the model is adaptive. Finally, the L band full polarization interference data obtained by ESA (DLR) E-SAR are used to verify the effectiveness of the decomposition method. The experimental results show that the proposed decomposition method can effectively distinguish vegetation from buildings.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院電子學(xué)研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61072113)資助課題
【分類號(hào)】：TN958

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2104212