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From repeat pass SIR-C L band polarimetric SAR interferometric data and fully maximum likelihood inversion decomposition model of PolInSAR, a method for sub-canopy soil moisture estimation using repeat pass SIR-C PolInSAR data is proposed. At the same time, the potential and validity of fully maximum likelihood inversion decomposition model of PolInSAR for sub-canopy soil moisture inversion is investigated. Firstly, from the random oriented volume over ground two layer coherent scattering model and the statistical characteristics of Pol-InSAR coherency matrix, the fully maximum likelihood inversion decomposition model is used to reconstruct or recover the surface polarimetric coherency matrix with volume scattering components significantly removed; then, from recovered surface polarimetric coherency matrix, co-HH, VV and cross-HV polarization backscattering coefficient are obtained, and the sub-canopy soil moisture are inverted from Oh and Dihedral scattering model. At last, Compared the inversion result with the field measurement and the climate data of hetan region from 1951 to 2006, the preliminary result indicates that the proposed method based on fully maximum likelihood inversion decomposition model has enough high inversion accuracy, if the new spaceborne or airborne polarimetric SAR interferometric data with synchronously spaceborne or airborne-ground measurement will be acquired, the validity and accuracy of proposed inversion method will be further investigated and validated. 相似文献
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基于MODIS影像的森林火灾火线检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
结合归一化火灾差异指数NDBR(normalized difference burn ratio)和MODIS多波段影像梯度边缘分析手段检测火线, 应用B样条函数拟合火线并确定火势蔓延方向。为对比验证, 基于火线的Kriging插值实现火灾外推预测, 与30min后的火灾参考数据目视对比与统计：火线的预测变化与参考影像基本保持一致, 火灾外推影像的均值和熵约为参考影像的86%和81%, 火迹地检测的Kappa系数达80.2%。试验表明, 提出的森林火线特征自动检测方法在动态火灾监测中是可行、有效的。 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2009,6(3):476-480
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极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notch滤波器,利用表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射等散射机制的能量构造散射矢量代替极化相干散射矢量,并加入功率能量因子,构造新的极化SAR图像Notch滤波器。Radarsat-2全极化SAR图像实验结果表明,改进算法有效增强了舰船目标与海杂波背景间的对比度,检测性能优越。 相似文献
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特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献
6.
Reliability of the scattering model based polarimetric SAR (PolSAR) speckle filter depends upon the accurate decomposition and classification of the scattering mechanisms. This paper presents an improved scattering property based contextual speckle filter based upon an iterative classification of the scattering mechanisms. It applies a Cloude-Pottier eigenvalue-eigenvector decomposition and a fuzzy H/α classification to determine the scattering mechanisms on a pre-estimate of the coherency matrix. The H/α classification identifies pixels with homogeneous scattering properties. A coarse pixel selection rule groups pixels that are either single bounce, double bounce or volume scatterers. A fine pixel selection rule is applied to pixels within each canonical scattering mechanism. We filter the PolSAR data and depending on the type of image scene (urban or rural) use either the coarse or fine pixel selection rule. Iterative refinement of the Wishart H/α classification reduces the speckle in the PolSAR data. Effectiveness of this new filter is demonstrated by using both simulated and real PolSAR data. It is compared with the refined Lee filter, the scattering model based filter and the non-local means filter. The study concludes that the proposed filter compares favorably with other polarimetric speckle filters in preserving polarimetric information, point scatterers and subtle features in PolSAR data. 相似文献
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用多方向飞行的全极化SAR图像可能提取特定三维目标的高度与位置信息,进而实现目标物的几何立体重构。全极化SAR图像数据与单极化SAR相比,可以选择多种极化组合数据,提供对于特定目标几何特征敏感的数据类型,通过多方向飞行SAR图像反演该目标或目标群的高度与位置信息。本文用两幅相向飞行的PI-SAR(日本机载极化与干涉SAR,X波段、1.5m分辨率)图像,提取日本仙台电视塔高度、日本东北大学建筑物群的立体重构。 相似文献
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基于Freeman散射熵和各向异性度的极化SAR影像分类算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
极化SAR影像中阴影、水体和裸露的耕地3种地物类型有非常相似的极化散射特性,常规基于非相干分解的分类方法难以将其有效地区分。对此,本文引入基于Freeman分解的散射熵Hf和各向异性度Af两个特征参数,并将其用于极化SAR影像分类。首先利用Hf和Af参数将阴影和水体提取出来,然后将其他地物按散射机制分为3大类,并对每一类再次利用Hf和Af参数进行细分,最后通过基于Wishart分布的聚类和迭代分类,得到最终的分类结果。通过利用Radarsat-2在河南登封获取的全极化SAR数据进行试验,表明该算法执行效率高,能够有效地区分阴影、水体和裸露的耕地,并且对其他地物类型也有很好的分类效果。 相似文献
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一种结合Freeman分解和散射熵的MRF多极化SAR影像分割算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对多极化SAR图像,采用Freeman分解理论,将其分为表面散射、偶次散射、体散射、混合散射4种散射机制,并通过H/Alpha分解提取散射熵,将地物初始分为12类,并运用聚合的层次聚类算法对初始分类结果进行合并。利用Wishart分布对特征场进行建模,用模拟退火优化方法求取基于最大后验准则下的分割结果。 相似文献
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针对经典极化分类算法在处理机载X波段SAR数据时将过多地物分为体散射类型,并且容易受噪声影响,分类结果存在大量误分现象的问题,通过对机载X波段SAR数据非监督分类方法的研究,提出将极化干涉信息用于机载X波段极化干涉SAR数据的分类。通过运用极化干涉数据进行目标分解得到参数A1和A2对数据进行初始分类,然后结合改进的Wishart最大似然分类算法来进行地物的自适应分类。实验结果表明,该方法能有效避免平地效应的影响,抗噪性好,能正确区分三种典型散射类型,分类效果明显优于极化分类效果。 相似文献
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极化合成孔径雷达观测系统获取的影像需要经过极化定标处理才能进行定量的分析与应用。当前的极化定标方案普遍采用分布式地物解算串扰和交叉极化通道不平衡误差,需要在定标前选取满足一定散射特征的分布式地物作为定标参考样本。利用螺旋散射的极化特征与分布特点,提出了一种新的极化定标参考地物自动提取方法。该方法根据极化目标分解构建螺旋散射比率特征,并采用自适应阈值分割方法自动提取地物样本。采用C波段机载极化雷达影像进行实验,结果表明,所提方法能够保持影像极化定标的准确性,并能提高极化定标的精度。 相似文献
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为有效利用简缩极化SAR进行海洋溢油检测,本文基于简缩极化特征值分析,提出了3个用于简缩极化溢油检测的参数,引入了基于简缩极化特征值分解的简缩极化熵Hc(Compact Polarization Entropy)、简缩极化比参数PFc(Compact Polarization Fraction)、简缩极化基准高度PHc(Compact Polarization Pedestal Height)特征进行海洋溢油检测。海表的散射类型主要为低熵散射(小粗糙面发生的Bragg散射),为弱去极化、弱散射过程随机性状态,由于溢油会阻尼海水的Bragg散射,使其熵值变高、呈去极化、强散射过程随机性状态,故简缩极化熵、简缩极化比参数和简缩极化基准高度可以用来检测海洋溢油。本文采用C波段的Radarsat-2、SIR-C/X-SAR数据进行了实验,结果表明:简缩极化熵、简缩极化比参数和简缩极化基准高度能够有效抑制疑似溢油,使海水与疑似溢油差异变小;突出溢油区域,使海水与溢油的可区分性变大。 相似文献
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利用SVM的全极化、双极化与单极化SAR图像分类性能的比较 总被引：1，自引：0，他引：1
支持向量机(SVM)以其在小训练样本时良好的分类性能,目前已广泛应用于多个领域.本文在极化SAR图像特征提取基础上,将SVM应用于极化SAR图像分类,定性和定量地比较了全极化、双极化和单极化SAR图像的分类性能,分析了不同的极化组合对分类结果的影响,并根据地物极化散射特性分析了分类精度差异的成因.实测极化SAR数据的实验结果表明,全极化数据能获得最好的分类性能,双极化次之,单极化最低,且在某些情况下,双极化与全极化分类性能接近. 相似文献
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P. V. Jayasri K. Niharika Manoj Joseph H. S. V. Usha Sundari Ryali C. V. Ramana Sarma E. V. S. Sita Kumari A. V. V. Prasad 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(6):1005-1012
With recent advances in polarimetry, Synthetic Aperture Radar (SAR) with Hybrid–polarity architecture, a demonstration of compact polarimetry enabled larger swath coverage, reduced PRF and SAR system complexity as compared to fully polarimetric systems. The first Hybrid Polarimetric Space-borne SAR in Earth Observation orbit, India’s Radar Imaging Satellite (RISAT-1) is a new-fangled gateway to remote sensing user community for land and oceanic applications. In response to a right-circular polarized transmitted signal, based on the derived stokes vectors, Stokes parameters are estimated to produce several useful quantitative measures for generating polarimetric decomposed image. m-delta, m-chi and m-alpha polarimetric decomposition methods along with suitable weighting functions in terms of three principal components are implemented which maps Stokes parameters to RGB image space for representing odd bounce, even bounce and volume scattering targets. Various RISAT-1 Hybrid Fine Resolution Stripmap Single-Look Complex SAR datasets acquired over deployed corner reflectors at calibration site, Shadnagar have been considered over which different hybrid polarimetric decomposition techniques are implemented using in-house developed software. Further analysis produced encouraging results with standard point targets like dihedral and trihedral corner reflectors against distributed targets in the same scene to demonstrate the scattering mechanisms as per their characteristics when interacted with a polarized signal were presented in this paper. 相似文献
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RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
全极化合成孔径雷达(SAR)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,但地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而增加了地物信息提取的难度。文中基于北京地区的RADARSAT-2全极化雷达数据,在图像处理的特征分解的基础上,利用PolSARPro软件提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,按H-α、A-α、H-A对全极化SAR影像进行基于散射机理的分类,继而将分类结果作为Wishart H/A/α、Wishart H/α的初始类别划分。最后,采用决策树分类算法对基于Wishart分布的监督分类及以上两种分类算法进行融合处理,从而实现地物的分类,并将分类结果与经典的分类算法进行对比分析,验证了文中方法的有效性。 相似文献
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统计假设检验方法在全极化SAR变化检测中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
本文以全极化SAR数据为研究对象。由于全极化数据相干矩阵T3或协方差矩阵C3服从复wishart分布,所以首先在此分布的基础上利用统计假设检验方法构建似然比参数,用以表征地表地物的变化程度,然后利用基于广义高斯分布模型的EM迭代算法(GGM-EM)对变化信息进行初提取,最后充分考虑上下文信息,利用概率松弛迭代算法对初检测信息进行优化。该方法不仅全自动提取变化信息,而且经过非相干平均、初始分类、分类结果优化3次降斑去噪处理,因此检测精度较高。通过与传统对数比值法的比较,证明该方法的有效性。 相似文献
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全极化数据的可得,使得利用极化散射矩阵以减少多视全极化SAR图像中的相干斑成为了可能。其中,被称为最优的多视极化白化滤波器（MPWF）就是一个典型例子。然而,为提高滤波器参数估计的精度,同时能够自适应的检测图像中的结构特征,在滤波时采用适当的窗算法是必要的。本文提出了两个有效的窗算法,并用1994年NASA SIR-C/X-SAR,L band,经过四视处理的天山森林的极化数据进行了仿真。实验结果表明,这两种算法不仅很好的达到了降噪效果,而且对图像的纹理信息以及结构特征（即边缘特征、线性特征、强散射体特征）的保持效果是最佳的。 相似文献
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本文针对多基线极化干涉SAR数据,提出了面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法。该方法将多景全极化干涉影像联合在一起,构建多基线极化相干矩阵,由多基线最优相干准则指导,求解全局条件下的最优干涉图。该方法可以有效降低多基线干涉中散射中心不一致对干涉相位影响,从而提高干涉相位的精度和可靠性,并提高最终获取DEM的精度。利用国产X-SAR系统和德国E-SAR系统获取的多基线全极化数据进行全局最优相干方法试验,利用多基线极化最优相干方法生成全局条件下的最优干涉图,依据多基线高程反演方法计算目标高程,验证了本文提出的方法的有效性。 相似文献