本文關(guān)鍵詞：全極化合成孔徑雷達(dá)信息預(yù)處理和目標(biāo)分解方法研究

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【摘要】：全極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行微波成像的同時(shí),可還獲得目標(biāo)的全極化散射信息,是微波遙感技術(shù)研究的重要方向。本文主要開(kāi)展PolSAR的信息處理方法的研究,包括PolSAR信息預(yù)處理(PolSAR圖像斑點(diǎn)濾波和目標(biāo)去取向角)和目標(biāo)分解方法(基于模型的目標(biāo)分解和基于特征分解的目標(biāo)分解),主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、PolSAR圖像斑點(diǎn)濾波方法研究。針對(duì)PolSAR圖像斑點(diǎn)濾波的需求,提出了可以同時(shí)保留目標(biāo)的極化散射機(jī)制和目標(biāo)邊緣信息的斑點(diǎn)濾波方法。本文引入極化相似性參數(shù)以測(cè)量滑窗內(nèi)中心像素點(diǎn)和其他像素點(diǎn)的極化散射機(jī)制的相似性,同時(shí)使用功率相似性參數(shù)以測(cè)量滑窗內(nèi)中心像素點(diǎn)和其他像素點(diǎn)的功率相似性,通過(guò)閾值法選擇和中心像素點(diǎn)極化散射機(jī)制和功率信息均一致的像素點(diǎn)參與濾波,這樣保證了被濾波的中心像素點(diǎn)的極化散射機(jī)制和目標(biāo)邊緣信息不變。功率信息直接反應(yīng)目標(biāo)的邊緣信息。2、PolSAR目標(biāo)去取向角方法研究�，F(xiàn)有的目標(biāo)去取向角方法的缺點(diǎn)是對(duì)熵比較高的目標(biāo)去取向角效果不好,比如取向角較大的建筑物。熵比較高的目標(biāo)的分辨單元內(nèi)存在許多散射機(jī)制不同的散射體,這些散射體有不同的取向角。現(xiàn)有的方法使用一個(gè)取向角代表這些有不同取向角的散射體,所以其取向角效果不好。本文提出了采用分解思路的去取向角方法,把分布目標(biāo)分解為3個(gè)單目標(biāo),分布目標(biāo)的分辨單元內(nèi)所有的散射體用這3個(gè)單目標(biāo)表示,每個(gè)單目標(biāo)有不同的取向角,然后分別進(jìn)行去取向角,取得了改善的去取向角效果。3、基于模型的PolSAR目標(biāo)分解方法研究。在非負(fù)特征值分解中,剩余矩陣和面散射分量、雙次散射分量的模型不一致,并且散射分量不完全是通過(guò)模型的方法求解的。本文對(duì)剩余矩陣實(shí)施了去取向角和進(jìn)一步的螺旋角補(bǔ)償,完全補(bǔ)償了其產(chǎn)生交叉極化的因素,使補(bǔ)償后的剩余矩陣的形式和面散射分量、雙次散射分量的模型完全一致,最后用模型的方法求解面散射分量和雙次散射分量。4、基于特征分解的PolSAR目標(biāo)分解方法研究。提出了基于相干矩陣T矩陣的沒(méi)有參數(shù)增殖、沒(méi)有信息丟失的基于特征分解的目標(biāo)分解方法。借助乘性分解框架,主特征矢量的模型采用TSVM散射矢量模型,擁有9個(gè)自由度的T矩陣分解得到9個(gè)物理意義明確的參數(shù)。本文還提出了改進(jìn)的目標(biāo)精細(xì)分類方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了分解參數(shù)和目標(biāo)分類方法。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院國(guó)家空間科學(xué)中心
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1299286