合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一種主動(dòng)微波雷達(dá)成像系統(tǒng),具有全天時(shí)全天候成像、可穿透性和高精度、大幅面獲取地表信息的特點(diǎn),受到世界主要國(guó)家的重視,在軍事目標(biāo)發(fā)現(xiàn)、資源與環(huán)境監(jiān)測(cè)、土地規(guī)劃和利用等領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。相對(duì)單極化SAR系統(tǒng),極化SAR系統(tǒng)通過(guò)發(fā)射和接收不同組合方式的極化波,能夠獲得更加豐富的地物目標(biāo)信息,在實(shí)際應(yīng)用中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和潛力。我國(guó)也在積極建造高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱“高分專項(xiàng)”）,國(guó)內(nèi)首顆民用星載極化SAR衛(wèi)星-高分3號(hào),已于2016年8月10日成功發(fā)射,開(kāi)始為我國(guó)SAR技術(shù)研究和應(yīng)用提供大量可持續(xù)的觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于相干成像的機(jī)制,原始極化SAR數(shù)據(jù)及其特征具有明顯的統(tǒng)計(jì)隨機(jī)性,統(tǒng)計(jì)建模一直是該領(lǐng)域研究的重要環(huán)節(jié),而場(chǎng)景分類是極化SAR影像解譯的核心內(nèi)容之一。隨著極化SAR影像的分辨率越來(lái)越高,影像中的異質(zhì)性和極度異質(zhì)性凸顯,傳統(tǒng)針對(duì)后向散射矩陣、極化協(xié)方差矩陣和相干矩陣發(fā)展的統(tǒng)計(jì)模型數(shù)學(xué)形式越來(lái)越復(fù)雜,極化特征的統(tǒng)計(jì)特性更加復(fù)雜多樣而難以刻畫(huà),一般沒(méi)有可解析的表達(dá)式,阻礙了極化SAR統(tǒng)計(jì)建模的發(fā)展和應(yīng)用。另一... 

【文章來(lái)源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：140 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
論文創(chuàng)新點(diǎn)
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 極化SAR系統(tǒng)發(fā)展
        1.1.2 極化SAR影像解譯
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 極化SAR統(tǒng)計(jì)建模
        1.2.2 極化SAR影像分類
    1.3 研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
2 極化SAR影像基礎(chǔ)
    2.1 極化SAR數(shù)據(jù)
        2.1.1 后向散射矩陣S
        2.1.2 目標(biāo)散射矢量
        2.1.3 極化協(xié)方差矩陣C與極化相干矩陣T
    2.2 極化SAR統(tǒng)計(jì)建模
        2.2.1 相干斑與乘積模型
        2.2.2 常用統(tǒng)計(jì)模型
            2.2.2.1 復(fù)高斯分布
            2.2.2.2 復(fù)Wishart分布
            2.2.2.3 K_p分布
            2.2.2.4 Kummeru分布
            2.2.2.5 g_p和g_p~0分布
            2.2.2.6 正態(tài)逆高斯分布(NIG)
            2.2.2.7 W分布和M分布
            2.2.2.8 多紋理模型
            2.2.2.9 混合模型
            2.2.2.10 統(tǒng)計(jì)模型的相互關(guān)系
    2.3 極化特征表示
        2.3.1 簡(jiǎn)單極化特征
            2.3.1.1 后向散射系數(shù)
            2.3.1.2 極化總功率span
            2.3.1.3 極化比
            2.3.1.4 極化相關(guān)系數(shù)
            2.3.1.5 相位差
        2.3.2 極化目標(biāo)分解特征
            2.3.2.1 Pauli分解
            2.3.2.2 SDH分解
            2.3.2.3 Freeman分解
            2.3.2.4 Yamaguchi分解
            2.3.2.5 Cloude分解
            2.3.2.6 van Zyl分解
        2.3.3 本章小結(jié)
3 基于Copula的多極化特征聯(lián)合建模與分類
    3.1 統(tǒng)計(jì)建模的對(duì)象
    3.2 Alpha-stable分布
    3.3 基于Copula的多極化特征聯(lián)合建模
    3.4 結(jié)合CoAS和MRF的極化SAR影像分類方法
        3.4.1 分類方法
        3.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
            3.4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分類設(shè)置
            3.4.2.2 RadarSAT-2極化SAR數(shù)據(jù)分類結(jié)果
            3.4.2.3 AIRSAR極化SAR數(shù)據(jù)分類結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
4 基于成分比距離的異源極化SAR影像分類
    4.1 總功率守恒的極化目標(biāo)分解方法
    4.2 成分比距離
    4.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與分類設(shè)置
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 交叉驗(yàn)證
        4.4.2 同源極化SAR影像分類結(jié)果
        4.4.3 異源極化SAR影像分類結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
5 極化SAR影像解譯系統(tǒng)與快速分類方法
    5.1 高分3號(hào)極化SAR數(shù)據(jù)分析
        5.1.1 高分3號(hào)極化SAR數(shù)據(jù)
        5.1.2 極化特征分析
    5.2 基于梯度提升決策樹(shù)和極化空間信息的快速影像分類
        5.2.1 快速分類方法框架
        5.2.2 初始分類結(jié)果與分析
        5.2.3 最終分類結(jié)果與分析
        5.2.4 更多討論
    5.3 極化SAR基本處理與解譯系統(tǒng)
        5.3.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與格式統(tǒng)一
        5.3.2 極化SAR基本處理
        5.3.3 地物目標(biāo)精細(xì)分類
        5.3.4 建筑物損毀信息提取
        5.3.5 輔助功能
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士期間取得的科研成果目錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]極化SAR K-Wishart分類器及其性能評(píng)價(jià)[J]. 李蘭,陳爾學(xué),李增元,馮琦,趙磊.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(11)
[2]引入規(guī)范化圓極化相關(guān)系數(shù)的保持極化散射特性的分類算法[J]. 楊杰,趙伶俐,李平湘,郎豐鎧.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2012(08)
[3]極化SAR圖像的多紋理最大似然估計(jì)[J]. 鄒琪,皮亦鳴,黃順吉.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2001(02)

博士論文
[1]特征值非負(fù)約束下的基于模型的極化SAR分解研究[D]. 程曉光.武漢大學(xué) 2014
[2]基于Alpha-stable分布的SAR圖像統(tǒng)計(jì)建模與分類方法[D]. 彭易錦.武漢大學(xué) 2013
[3]基于Copula理論的金融時(shí)間序列相依性研究[D]. 劉瓊芳.重慶大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3220362