【摘要】：多方位角極化合成孔徑雷達(dá)(MA-PolSAR)既可不分晝夜的提供不同方位角目標(biāo)散射信息,還能在云、霧、雨的情況下提供不同極化模式下的極化散射信息,使原本不夠完整的目標(biāo)信息更加及時(shí)地、全面地體現(xiàn)出來(lái),因此MA-PolSAR是合成孔徑雷達(dá)(SAR)研究領(lǐng)域前沿方向之一,對(duì)于目標(biāo)識(shí)別、地物信息提取等應(yīng)用具有重要意義。由于MA-PolSAR的相關(guān)探究仍處于初級(jí)階段,相關(guān)傳感器的設(shè)計(jì)、成像的方法、以及后端的應(yīng)用等方面都需要進(jìn)一步開(kāi)展研究。本文針對(duì)MA-PolSAR應(yīng)用中多方向SAR數(shù)據(jù)的輻射均衡問(wèn)題,目標(biāo)地物多方向極化信息的變化問(wèn)題,以及MA-PolSAR地物特征的表征問(wèn)題,以天津?qū)毜衷囼?yàn)區(qū)為研究對(duì)象,選取北京無(wú)線電測(cè)量研究所設(shè)計(jì)的機(jī)載C-SAR在該地獲取的四個(gè)方向的全極化SAR圖像為數(shù)據(jù)開(kāi)展三個(gè)方面的研究。(1)SAR系統(tǒng)的側(cè)視觀測(cè)模式以及天線方向圖導(dǎo)致SAR圖像產(chǎn)生輻射差異,該差異嚴(yán)重影響SAR圖像質(zhì)量及其應(yīng)用,尤其是多方位向SAR數(shù)據(jù)的應(yīng)用。為均衡SAR圖像輻射差異,根據(jù)具有自適應(yīng)、自驅(qū)動(dòng)、多尺度等特性的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)技術(shù),提出了基于EMD的SAR圖像自適應(yīng)均衡方法。通過(guò)對(duì)已知輻射差異的仿真數(shù)據(jù)和多組不同極化模式的機(jī)載SAR圖像數(shù)據(jù)的均衡處理,實(shí)驗(yàn)證明了該方法能夠有效地自適應(yīng)均衡SAR圖像的輻射差異和提取輻射差異曲線。(2)目標(biāo)的極化分解是極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)特征提取的本質(zhì)。不同入射方向會(huì)得到不同的極化特征。本文利用極化目標(biāo)分解技術(shù),提取研究區(qū)水域、農(nóng)作物、樹(shù)木等典型地物的不同方位向的極化特征,包括散射類型和散射機(jī)制特征;再對(duì)不同方位向下不同地物的極化特征參數(shù)的差異進(jìn)行分析,形成了極化特征矩陣,為MA-PolSAR數(shù)據(jù)分析提供了豐富的地物散射信息。(3)由于MA-PolSAR的空間采樣的不連續(xù)性,無(wú)法直接獲得地物極化特征的角度譜。根據(jù)時(shí)間序列思想及時(shí)間序列模型,針對(duì)MA-PolSAR子孔徑分解得到的數(shù)據(jù)樣本,建立了水域和農(nóng)作物的多角度序列的自回歸積分滑動(dòng)平均(ARIMA)模型,且模型預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度超過(guò)了 90%。故角度序列的ARIMA模型可獲得不同目標(biāo)的不同極化特征的角度譜,預(yù)測(cè)不同角度下的極化特征參數(shù)值。
【圖文】：

(c) +1( ) (d)輻射誤差曲線圖圖2-4不同背景下的均衡圖像和輻射誤差曲線圖注：(d)圖中的‘-1’、‘0’、‘+1’分別是低頻背景為 1、 0、 +1時(shí)生成輻射差異曲線，，‘原一維數(shù)據(jù)’是指待均衡圖像的距離向一維數(shù)據(jù)表2-2不同低頻背景對(duì)應(yīng)的均衡指標(biāo)值指標(biāo)值 1 0 +1與人為添加誤差曲線差的SSE 22.59 6.43 1184.75與圖像A差的SSE 36.97 31.20 3575.47H 2.40 2.40 0.28(d)提取得到的輻射誤差曲線：在 1和 0背景提取到的輻射差異曲線很相似，而 +1背景下提取的輻射差異曲線顯然不是輻射差異曲線；再對(duì)比表2-2中均衡指標(biāo)值可知： +1背景下得到的SSE遠(yuǎn)大于 1和 0背景下得到的SSE，而 +1背景下得到的個(gè)SSE兩H比 1和 0背景下得到的H小很多，即在背景 +1下提取的輻射差異曲線及均衡的圖像效果都很差； 1和 0背景下得到的圖像信息熵H一樣，均衡后圖像與圖像A的SSE相互接近，但在 0背景下提取的輻射差異曲線與人為

(c)cubic擬合曲面(d)形態(tài)學(xué)擬合曲面圖2-9圖像E和圖像F的均衡對(duì)比圖2.7 本章小結(jié)針對(duì)SAR圖像距離方向上的輻射差異，提出了基于EMD自適應(yīng)SAR圖像的均衡方法。對(duì)比從不同低頻背景下得到的輻射誤差曲線，可知此法能自適應(yīng)地提取輻射差異；對(duì)比低通濾波均衡方法，可知本章算法既能有效提取輻射差異曲線，還能更好的實(shí)現(xiàn)SAR圖像的均衡；通過(guò)對(duì)不同極化方式獲取的PolSAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射均衡，可知該方法的均衡效果不受圖像數(shù)據(jù)類型的影響；與現(xiàn)有低通均衡技術(shù)相比，該方法能大大簡(jiǎn)化閾值設(shè)定的問(wèn)題，均衡后的圖像具有更好的可視化效果和更強(qiáng)的解譯能力；而對(duì)多方向輻射差異SAR圖像，采用了基于BEMD自適應(yīng)均衡方法，并取得了一定的效果。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN957.52

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐玉潔;張莉;韓雙霜;;基于離散陣列廣義同步的彩色圖像加密算法[J];北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年04期

2 李洋;林峗;張晶晶;郭小洋;陳詩(shī)強(qiáng);洪文;;多角度極化SAR圖像中的非各向同性散射估計(jì)與消除方法研究[J];雷達(dá)學(xué)報(bào);2015年03期

3 于萌;吳鑫淼;郄志紅;;基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與多步預(yù)測(cè)的最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)速預(yù)測(cè)[J];水電能源科學(xué);2015年04期

4 王曉寧;盧鵬;徐天蜀;;多山地區(qū)合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法[J];云南地理環(huán)境研究;2014年06期

5 奚婧;;基于時(shí)間序列模型的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)[J];現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版);2014年28期

6 趙福強(qiáng);楊國(guó)范;張婷婷;翟光耀;;遙感影像淺水河道提取二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2014年12期

7 郭際明;黃長(zhǎng)軍;喻小東;聶智平;;利用BEMD-自適應(yīng)濾波去除SAR干涉圖噪聲[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版);2014年04期

8 王文波;趙攀;張曉東;;利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和主成分分析的SAR圖像相干斑抑制[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2012年06期

9 崇元;徐曉剛;;基于BEMD與NMF的多源遙感圖像融合[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年23期

10 洪文;;圓跡SAR成像技術(shù)研究進(jìn)展[J];雷達(dá)學(xué)報(bào);2012年02期

本文編號(hào)：2707044