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本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度。选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究。本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46%和6.82%,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(8)
提出了一种基于H/α/A和粒子群优化(PSO)算法的全极化SAR数据非监督分类方法。该方法利用H/α/A对全极化SAR数据进行基于散射机理的初分类,计算各类别的聚类中心,并利用计算结果对PSO算法进行初始化,然后采用PSO对极化SAR数据进行迭代分类。在运算过程中,引入了基于最大似然准则的复Wishart距离,以提高分类器的性能。实验结果验证了该算法的有效性,所提出算法的分类结果优于传统的Wishart-H/α/A分类方法。 相似文献
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相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的影像质量,对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中,通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量,从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明:去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。 相似文献
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针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。 相似文献
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极化干涉相干矩阵服从复Wishart分布,通过对相关系数的分析可以获得不同的地物类别。在总结极化干涉非监督Wishart ML分类流程的基础上,基于该方法对塔河地区全极化PALSAR数据进行了分类,研究结果表明:基于极化干涉的分类方法能够有效区分不同散射机制对应的地物,该分类方法具有较强的适应性,并且类间边界比较明显,这些分类信息为森林资源的开发和利用提供了参考。 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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极化合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑严重影响图像信息的有效提取,为此提出一种基于极化散射特性的相干斑抑制方法。该方法结合SAR图像的冗余信息及其散射特性的相似性,利用Wishart分布对SAR数据的相似性进行度量,然后依据相似性计算权重对协方差矩阵进行加权平均,实现对极化SAR图像的相干斑抑制。本文方法对协方差矩阵的各元素单独处理,因此在极化信息的保留方面尤具优势。通过真实SAR数据的实验表明,该方法与现有极化白化滤波(PWF)和极化Lee滤波相比,具有更好的相干斑抑制能力和细节的保持能力。 相似文献
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针对复杂PolSAR图像场景中机场目标区域检测问题,本文提出一种自适应无监督分类的机场目标快速检测方法,该方法首先对极化SAR相干矩阵分解提取PolSAR图像的特征值图,转化为超像素图实现图像去噪及降维。然后用SLIC超像素分割算法分割构造超像素。基于超像素图构建极化分类特征,并采用无监督的谱聚类方法提取出疑似机场跑道区域,其中的类别数确定利用VAT-DBE(Visual Assessment of cluster Tendency-Dark Block Extraction)算法获得。最后,在疑似区域内结合跑道结构特征进一步辨识检测出场景中的机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化SAR实测数据对算法进行验证,并与两种已有的无监督跑道检测算法进行对比,实验结果表明,该算法能够快速准确检测出机场跑道区域,处理耗时可减小80%以上。具有更好的鲁棒性。 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
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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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One of the potential applications of polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) data is the classification of land cover, such as forest canopies, vegetation, sea ice types, and urban areas. In contrast to single or dual polarized SAR systems, full polarimetric SAR systems provide more information about the physical and geometrical properties of the imaged area. This paper proposes a new Bayes risk function which can be minimized to obtain a Likelihood Ratio (LR) for the supervised classification of polarimetric SAR data. The derived Bayes risk function is based on the complex Wishart distribution. Furthermore, a new spatial criterion is incorporated with the LR classification process to produce more homogeneous classes. The application for Arctic sea ice mapping shows that the LR and the proposed spatial criterion are able to provide promising classification results. Comparison with classification results based on the Wishart classifier, the Wishart Likelihood Ratio Test Statistic (WLRTS) proposed by Conradsen et al. (2003) and the Expectation Maximization with Probabilistic Label Relaxation (EMPLR) algorithm are presented. High overall classification accuracy of selected study areas which reaches 97.8% using the LR is obtained. Combining the derived spatial criterion with the LR can improve the overall classification accuracy to reach 99.9%. In this study, fully polarimetric C-band RADARSAT-2 data collected over Franklin Bay, Canadian Arctic, is used. 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。 相似文献
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针对极化SAR定标算法中一些分布式目标并不满足互易性的问题,提出一种对分布式目标互易性进行判断的方法。通过计算选取分布式目标的极化散射矩阵与互易子空间的夹角,来进行互易目标的初步选择,并利用相干性来实现最终分布式目标定标样本的选择。实现了对中电38所海南X波段全极化SAR数据的极化定标,实验证明了该方法的优越性。 相似文献
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一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法 总被引：6，自引：2，他引：4
提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。 相似文献
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提出了一种基于均值漂移和谱图分割的极化SAR(PolSAR)影像分割方法。首先,通过均值漂移算法对PolSAR影像进行过分割处理,并基于Wishart统计分布和假设检验的方法构建边缘检测器,充分利用了PolSAR影像的全极化信息提取边缘信息;然后,在过分割和边缘信息的基础上构建相似性度量矩阵,并采用归一化割准则实现PolSAR影像的分割。该算法充分利用了均值漂移算法过分割的特点,降低了谱图分割算法的运算代价,并结合谱图分割算法全局优化的优点改善了PolSAR影像的分割结果;最后,利用Radar-sat-2全极化影像进行了实验,并采用改进的分割效果评价方法实现了精度评价。实验表明,该算法有效地实现了PolSAR影像的分割,显著提高了谱图分割算法的效率,分割结果优良,分割精度优于eCognition软件中的多尺度分割方法。 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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为了充分利用不同极化特征信息,并将其有效地结合,提出一种结合粒度计算的全极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）影像分类方法。在不同极化目标分解特征组合的基础上引入影像纹理信息,利用光滑支持向量机（smooth support vector machine,SSVM）对不同特征组合进行类别划分获得粗粒度空间,采用商空间对粗粒度进行合并;根据全极化SAR影像分布特性,以相干矩阵作为新的特征矢量,利用Wishart测度代替传统欧氏距离对差异粒度进行推理,通过合并推理结果与合成论域,获得精细分类结果。采用L波段San Francisco地区和荷兰Flevoland地区的全极化SAR影像进行分类试验,结果表明:利用SSVM算法对全极化SAR影像进行粗粒度划分,并采用Wishart距离对差异粒度推理综合,总体分类效果优于结合纹理信息的Cloude及Yamaguchi4分类结果,且优于基于线性特征融合进行监督分类方法。 相似文献