[发明专利]π/4简缩极化干涉合成孔径雷达分解方法

说明书

本发明公开了一种π/4简缩极化干涉合成孔径雷达分解方法，包括：获取极化干涉SAR图像数据，根据全极化SAR数据与简缩极化SAR数据间的转换关系，将全极化SAR数据转换为简缩极化SAR数据；计算极化干涉最优参数，确定体散射模型的优化因子；根据所述体散射模型优化因子对体散射模型进行优化；根据所述优化后的体散射模型推导体散射能量、表面散射能量和二面角散射能量的表达形式。本发明将简缩极化目标分解方法扩展至简缩极化干涉目标分解算法，改善了现有简缩极化干涉SAR分解方法较为稀缺的现状。与简缩极化目标分解算法相比，倾斜建筑物区域的体散射能量过估计问题得到明显的改善，分解结果与实际地物散射机制较为相符。

技术领域

本发明涉及简缩极化合成孔径雷达领域的目标分解技术，尤其涉及一种π/4简缩极化干涉合成孔径雷达分解方法。

背景技术

极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar，PolSAR)是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)的重要分支之一，在地质、水文和环境等多个领域，发挥着重要的作用。简缩极化SAR作为极化SAR的重要分支，可以规避全极化SAR的缺点，提供比单极化和双极化模式更多的信息。极化目标分解技术作为简缩极化SAR图像的重要处理方法之一，可以对目标的散射机制进行直接描述，但已有算法存在的体散射能量过估计问题依然限制算法的有效性。极化干涉SAR技术在原有极化SAR技术的基础上，增加了干涉信息，可以获取更为准确的目标分解结果，但是受限于系统的复杂性和算法的复杂性，现有的极化干涉分解算法较少，计算效率低下，鲁棒性较差，简缩极化干涉分解技术更是处于空白阶段，简缩极化干涉分解方法应用仍然是一项技术挑战。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种π/4简缩极化干涉合成孔径雷达分解方法，所述方法包括：

S1：获取极化干涉SAR图像数据，根据全极化SAR数据与简缩极化SAR数据间的转换关系，将全极化SAR数据转换为简缩极化SAR数据；

S2：计算极化干涉最优参数，确定体散射模型的优化因子；

S3：根据所述体散射模型优化因子对体散射模型进行优化；

S4：根据所述优化后的体散射模型推导体散射能量、表面散射能量和二面角散射能量的表达形式。

上述方案中，所述方法还包括：

对同一地区获取的两幅全极化SAR图像完成滤波和多视等预处理操作，选取其中一幅图像为主图像，另一幅图像为副图像。随后，利用全极化SAR数据与π/4简缩极化SAR数据之间的转换关系，将全极化SAR数据转换为π/4简缩极化SAR数据，用于后续处理，该步骤具体实施方式如下：

获取所述两幅全极化SAR图像的相干矩阵的集合平均值分别为[T₁]和[T₂]：

其中，T_ij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)和T′_ij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)分别表示主、副全极化相干矩阵的集合平均值[T₁]和[T₂]的第i行、第j列元素；上标“H”表示矩阵的共轭转置；k₁和k₂分别为主、副全极化图像的Pauli基，其表达式分别为和其中，S_HHi(i＝1,2)为垂直发射、垂直接收的后向散射，S_HVi(i＝1,2)为垂直发射、水平接收的后向散射，S_VVi(i＝1,2)为水平发射、水平接收的后向散射。