一种改进的极化SAR图像四成分分解方法
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国家自然科学基金资助项目(40871157);国防科技预先研究基金资助项目

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A modified four-component model-based scattering decomposition method of polarimetric SAR images
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    摘要:

    目标分解是极化合成孔径雷达(SAR)应用的重要基础,其中四成分分解算法在对城市等复杂地物的分析中有很好的应用。原四成分分解得到的体散射分量通常较大,这是由于所应用的体散射模型不能完全描述实际复杂地物的随机散射过程造成的。为了更好分析地物的实际物理散射特性,结合新的体散射模型,提出了一种改进的全极化SAR图像四成分分解算法。对目标散射相干矩阵进行定向角旋转,利用新的体散射模型对目标矩阵进行分解,在分解过程中加入功率限制以防止分解中负功率的出现。最后对NASA/JPL实验室AIRSAR-L波段的旧金山数据,以及ALOS/PALSAR的北京地区极化数据进行了分析,实验结果验证了该方法的有效性。

    Abstract:

    Target decomposition is a key point for polarimetric Synthetic Aperture Radar(SAR)’s applications,where the four-component decomposition has been successfully applied to the analysis of urban areas and some other complex areas. However,the decomposed volume scattering component is relatively large when the four-component decomposition is applied. It is caused by the volume scattering model which is not good for characterizing totally random scatters. In order to accommodate the targets’ real physical scattering characteristics,a modified four-component decomposition based on a new volume scattering model is proposed in this paper. First,the deorientation process is applied to the coherency matrix. Then,with the new volume scattering model,a modified decomposition algorithm is proposed with a power constraint for avoiding the emergence of negative powers. Finally,the NASA/JPL AIRSAR L-band polarimetric data of San Francisco and the ALOS/PALSAR polarimetric data acquired over Beijing area are used for analysis;the experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

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引用本文

殷君君,安文韬,杨 健,张新征.一种改进的极化SAR图像四成分分解方法[J].太赫兹科学与电子信息学报,2011,9(2):127~132

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  • 收稿日期:2010-11-12
  • 最后修改日期:2010-12-28
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