本文關(guān)鍵詞：基于目標(biāo)分解的極化合成孔徑雷達(dá)圖像分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：極化合成孔徑雷達(dá)以其全天候,全天時(shí)等優(yōu)點(diǎn)成為對(duì)地遙感觀測(cè)領(lǐng)域中的先進(jìn)技術(shù),它通過(guò)收發(fā)不同組合的電磁波,記錄反射回波除幅度、相位以外的極化信息,能夠?qū)τ^測(cè)目標(biāo)進(jìn)行更全面的描述,已經(jīng)成功的應(yīng)用到日常生活的許多行業(yè)甚至是國(guó)防軍事領(lǐng)域。但是,極化合成孔徑雷達(dá)硬件系統(tǒng)快速發(fā)展的同時(shí),對(duì)其獲得的圖像解譯能力卻明顯不夠。在極化合成孔徑雷達(dá)圖像的地物分類領(lǐng)域,存在著諸如特征量不能全面描述觀測(cè)對(duì)象,分類精度和性能不夠高,算法的魯棒性不夠強(qiáng)等問(wèn)題。以PolSAR的目標(biāo)分解理論及相關(guān)理論為基礎(chǔ),對(duì)極化合成孔徑雷達(dá)圖像的地物分類問(wèn)題做出研究,對(duì)主要的研究?jī)?nèi)容作如下簡(jiǎn)介:1.對(duì)多種經(jīng)典的相干分解和非相干分解理論進(jìn)行了研究。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)各種分解方法進(jìn)行了分析。結(jié)合Pauli目標(biāo)分解,介紹了一種超分辨分解算法,該算法利用空間關(guān)聯(lián)性,能夠很好的將一個(gè)散射單元內(nèi)的不同散射機(jī)制區(qū)分開,還成功的對(duì)其提出改進(jìn),以非相干分解中的Freeman分解為基礎(chǔ),將該算法進(jìn)行了推廣,算法具有較高的準(zhǔn)確率和較好的時(shí)間性能,相關(guān)的實(shí)驗(yàn)提供了佐證。2.對(duì)基于特征值分解的方法進(jìn)行了深入研究。通過(guò)相干矩陣的特征值分解,得到極化散射熵H、平均散射角(?)以及各向異性度參數(shù)A這三個(gè)參數(shù),由此出發(fā)得到H/(?)分類平面以及H/(?)/A三維分類空間。文中還通過(guò)實(shí)驗(yàn)探討了相干斑噪聲對(duì)以上3個(gè)參數(shù)的影響。在引入Wishart分類器后,再結(jié)合參數(shù)H、(?)、A及相干及非相干分解理論,構(gòu)成了兩種非監(jiān)督的目標(biāo)分解方法。最后,對(duì)參數(shù)H、(?)、A的相關(guān)優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了研究,給出相應(yīng)的參數(shù)優(yōu)化解決方案。3.將分類器支持向量機(jī)引入到極化合成孔徑雷達(dá)的地物分類中,這是由于該分類器有小樣本、高維度等特性,而且目標(biāo)分解理論能夠?yàn)榉诸惼魈峁┝己玫奶卣髁?兩者結(jié)合能夠給出良好的分類結(jié)果。文中研究了多種不同的結(jié)合方式并使用了遺傳算法對(duì)相關(guān)參數(shù)尋優(yōu)。最后研究了一種新穎的非監(jiān)督分類方法,這種方法以功率值和Wishart聚類中心為衡量特征量的標(biāo)準(zhǔn),具有良好的分類表現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：極化SAR 地物分類 目標(biāo)分解 H/(?)/A分解 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 極化SAR圖像分類研究背景及意義10-11
• 1.2 地物分類技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r11-13
• 1.3 文章結(jié)構(gòu)與內(nèi)容安排13-15
• 第二章 極化SAR理論基礎(chǔ)15-28
• 2.1 單色平面電磁波15-17
• 2.2 瓊斯矢量和斯托克斯矢量17-19
• 2.3 極化后向散射Sinclair矩陣19-21
• 2.4 目標(biāo)散射矢量(?)和(?)21-22
• 2.5 極化相干矩陣T和極化協(xié)方差矩陣C22-23
• 2.6 經(jīng)典的散射機(jī)制23-26
• 2.7 極化SAR的相干斑26-27
• 2.8 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于目標(biāo)分解的分類方法28-45
• 3.1 基于Pauli分解的分類方法28-30
• 3.2 基于現(xiàn)象的Huynen分類方法30-32
• 3.3 基于特征矢量的Holm分類方法32-33
• 3.4 基于散射模型的Freeman-Durden分類方法33-38
• 3.5 一種基于目標(biāo)分解的超分辨分類方法及其改進(jìn)38-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 基于極化分解的分類方法45-69
• 4.1 H/(？)/ A分解的分類方法45-52
• 4.2 相干斑濾波對(duì)H/(?)/ A的影響52-55
• 4.3 H/(？)/ A與Wishart分類器55-59
• 4.4 結(jié)合Wishart分類器與目標(biāo)分解的分類方法59-65
• 4.4.1 基于Wishart分類器與Freeman分解的分類方法59-62
• 4.4.2 基于Wishart聚類、Krogager及特征分解的分類方法62-65
• 4.5 一種對(duì)參數(shù)(?)和H改進(jìn)的分類方法65-68
• 4.6 本章小結(jié)68-69
• 第五章 基于支持向量機(jī)的分類方法69-81
• 5.1 支持向量機(jī)的基本理論69-73
• 5.2 基于支持向量機(jī)與目標(biāo)分解的分類方法73-76
• 5.2.1 基于支持向量機(jī)與Pauli分解的分類方法74-75
• 5.2.2 基于支持向量機(jī)與Freeman-Durden分解的分類方法75-76
• 5.3 一種新穎的支持向量機(jī)與H/ (?)/ A分解結(jié)合的分類方法76-80
• 5.4 本章小結(jié)80-81
• 第六章 總結(jié)和展望81-83
• 6.1 總結(jié)81
• 6.2 展望81-83
• 致謝83-84
• 參考文獻(xiàn)84-90

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本文編號(hào)：462549