[发明专利]π/4简缩极化合成孔径雷达建筑物区域提取方法

说明书

本发明公开了一种π/4简缩极化合成孔径雷达建筑物区域提取方法，该方法利用简缩极化特征，合理地提取建筑物区域，为π/4简缩极化SAR建筑物提取方法提供了新思路。该方法包括：π/4简缩极化SAR图像数据预处理；获取预处理后的π/4简缩极化SAR图像，计算得到简缩极化特征；利用简缩极化特征，计算得到水体提取器、建筑物区域平行/垂直于雷达视线方向的正交建筑物区域提取器和建筑物区域与雷达视线方向存在大型倾斜角度的倾斜建筑物区域提取器；通过选取典型区域进行统计分析，得到水体提取器、正交建筑物提取器和倾斜建筑物区域提取器阈值，并将阈值用于提取建筑物区域，获取建筑物区域提取结果。

技术领域

本发明涉及简缩极化合成孔径雷达遥感领域，尤其涉及一种π/4简缩极化合成孔径雷达(SAR)建筑物区域提取方法。

背景技术

随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)测量技术的高速发展，研究方向向着多极化、多频率、多角度方向演进，其中，极化SAR作为SAR测量技术的重要分支，在地物分类、目标识别和灾害检测等方面，发挥着重要的作用。简缩极化SAR作为极化SAR的新兴技术，其幅宽较大，目前已有的基于简缩极化SAR的应用方法较少，在各个应用领域均具有巨大的应用潜力。

建筑物作为重要的地物类型之一，其密度、数量等可作为城市规划、人口密度估计和灾害评估等应用的依据，建筑物区域的提取准确性，对于应用评估是十分重要的。目前已有的建筑物提取方法主要包括两大类：基于散射模型的建筑物区域提取方法和基于极化参数的建筑物区域提取方法，基于散射模型的建筑物区域提取方法是通过选取二面角散射占优的点作为建筑物区域候选点，区分建筑物区域和非建筑物区域，该方法是一种非监督的二分类方法，建筑物提取结果强依赖于分解结果的准确性；基于极化参数的建筑物区域提取方法是通过统计分析，选取极化参数的阈值，区分建筑物区域和非建筑物区域，该方法是一种有监督的二分类方法，建筑物提取结果强依赖于极化参数的鲁棒性。受限于已有方法的数量可选限制和应用限制，方法的有效性仍然是一个开放性问题。如何将新兴技术用于建筑物区域提取，丰富建筑物提取方法，合理、正确地建筑物区域，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SAR建筑物区域提取方法，所述方法包括：

S1：π/4简缩极化SAR图像数据预处理；

S2：获取预处理后的π/4简缩极化SAR图像，计算得到简缩极化特征；

S3：利用简缩极化特征，计算得到水体提取器、建筑物区域平行/垂直于雷达视线方向的正交建筑物区域提取器和建筑物区域与雷达视线方向存在大型倾斜角度的倾斜建筑物区域提取器；

S4：通过选取典型区域进行统计分析，得到水体提取器、正交建筑物提取器和倾斜建筑物区域提取器阈值，并将阈值用于提取建筑物区域，获取建筑物区域提取结果。

上述方案中，所述方法还包括：

对全极化SAR图像完成滤波和多视等预处理操作后，利用全极化SAR数据与简缩极化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：

获取所述全极化SAR图像的相干矩阵的集合平均值[T]：

其中，T_ij(i＝1,2,3；j＝1,2,3)表示全极化相干矩阵的集合平均值[T]的第i行、第j列元素；上标“H”表示矩阵的共轭转置；k为Pauli基，

其中，S_HH为垂直发射、垂直接收的后向散射，S_HV为垂直发射、水平接收的后向散射，S_VV为水平发射、水平接收的后向散射。

在π/4简缩极化SAR中，2×2相干矩阵可以用Stokes矢量表示为：