[发明专利]基于广义散射矢量的极化InSAR干涉图估计方法有效

专利信息
申请号: 201310388262.5 申请日: 2013-08-29
公开(公告)号: CN103439708A 公开(公告)日: 2013-12-11
发明(设计)人: 索志勇;李真芳;沙瑜;刘艳阳;杨桃丽 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 田文英;王品华
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于广义散射矢量的极化InSAR干涉图估计方法,主要解决了现有的极化InSAR干涉图生成算法对配准误差不稳健的问题。本发明的实现步骤是:(1)输入图像数据;(2)图像粗配准;(3)构建广义散射矢量;(4)选取图像窗口;(5)估计广义相干矩阵;(6)估计广义干涉矩阵;(7)构建特征分解矩阵;(8)矩阵特征分解;(9)排列特征值;(10)生成干涉相位;(11)判断是否得到所有的干涉相位;(12)获得干涉相位图。本发明具有在极化通道和/或空间通道存在配准误差的情况下仍可获得高质量干涉图的优点,能有效减小配准误差对干涉图的影响,充分利用了每个像素点的所有极化信息。
搜索关键词: 基于 广义 散射 矢量 极化 insar 干涉 估计 方法
【主权项】:
基于广义散射矢量的极化InSAR干涉图估计方法,包括如下步骤:(1)输入图像数据:1a)将极化干涉合成孔径雷达主天线得到的主图像数据输入到系统;1b)将极化干涉合成孔径雷达辅天线得到的辅图像数据输入到系统;(2)图像粗配准:利用InSAR粗配准方法,对主图像和辅图像进行粗配准处理;(3)构建广义散射矢量:3a)在主图像中任意选取一个像素点,将所选取的像素点与其周围相邻像素点的保利Pauli基散射矢量中元素排成一列,构建出主图像中所选像素点的广义散射矢量;3b)依次选取主图像中尚未构建广义散射矢量的像素点,将所有选取的像素点依次与其周围相邻像素点的保利Pauli基散射矢量中元素排成一列,构建出主图像中所有选取的像素点的广义散射矢量;3c)判断主图像中所有像素点的广义散射矢量是否全部构建完成,若全部构建完成,则执行步骤3d),否则,执行步骤3b);3d)在辅图像中任意选取一个像素点,将所选取的像素点与其周围相邻像素点的保利Pauli基散射矢量中元素排成一列,构建出辅图像中所选像素点的广义散射矢量;3e)依次选取辅图像中尚未构建广义散射矢量的像素点,将所有选取的像素点依次与其周围相邻像素点的保利Pauli基散射矢量中元素排成一列,构建出辅图像中所有选取的像素点的广义散射矢量;3f)判断辅图像中所有像素点的广义散射矢量是否全部构建完成,若全部构建完成,则执行步骤(4),否则,执行步骤3e);(4)选取图像窗口:在主图像中,选取一个像素点作为中心,以固定长度为块半径,选取一个正方形的窗口,在辅图像中,选取与主图像中对应的像素点作为中心,获得同样大小的正方形窗口;(5)估计广义相干矩阵:5a)在主图像窗口中,将该窗口中所有像素点的广义散射矢量与自身的共轭转置相乘后取算术平均,得到主图像窗口中所选取像素点的广义相干矩阵;5b)在辅图像窗口中,将该窗口中所有像素点的广义散射矢量与自身的共轭转置相乘后取算术平均,得到辅图像窗口中所选取像素点的广义相干矩阵;(6)估计广义干涉矩阵:6a)将辅图像窗口中所有像素点的广义散射矢量做共轭转置,获得共轭转置后的辅图像窗口中所有像素点的广义散射矢量;6b)在共轭转置后的辅图像窗口中,将所有像素点的广义散射矢量与主图像窗口所对应的像素点的广义散射矢量相乘后取算术平均,得到广义干涉矩阵;(7)构建特征分解矩阵:采用下式,构建特征分解矩阵:Χ=A‑1BC‑1BH其中,Χ表示特征分解矩阵,A表示主图像窗口中所选取像素点的广义相干矩阵,B表示辅图像窗口中所选取像素点的广义相干矩阵,C表示广义干涉矩阵,上标‑1表示矩阵求逆,上标H表示对矩阵取共轭转置;(8)矩阵特征分解:8a)将特征分解矩阵进行特征分解操作,得到一列特征分解矩阵的乱序排列的特征值;8b)将特征分解矩阵进行特征分解操作,得到一列与特征值一一对应的特征向量;(9)排列特征值:9a)将特征分解矩阵的乱序排列的特征值,按照从大到小进行排序,得到一列特征分解矩阵的顺序排列的特征值;9b)将与特征值一一对应的特征向量,按照顺序排列的特征值的次序进行排序,得到一列特征分解矩阵的顺序排列的特征向量;(10)生成干涉相位:10a)利用顺序排列的特征值和特征向量,对广义干涉矩阵进行加权处理,生成与极化干涉合成孔径雷达照射区域中地面目标对应的干涉相位;10b)利用顺序排列的特征值和特征向量,对广义干涉矩阵进行加权处理,生成与极化干涉合成孔径雷达照射区域中介于地面和树冠之间目标对应的干涉相位;10c)利用顺序排列的特征值和特征向量,对广义干涉矩阵进行加权处理,生成与极化干涉合成孔径雷达照射区域中树冠目标对应的干涉相位;(11)判断是否得到所有的干涉相位:遍历所有像素点,判断是否已得到所有的与极化干涉合成孔径雷达照射区域中地面目标对应的干涉相位、与极化干涉合成孔径雷达照射区域中介于地面和树冠之间目标对应的干涉相位、与极化干涉合成孔径雷达照射区域中树冠目标对应的干涉相位,如果是,则执行步骤(12),否则,执行步骤(4);(12)获得干涉相位图:12a)将所有像素点的与极化干涉合成孔径雷达照射区域中地面目标对应的干涉相位,保存到与极化干涉合成孔径雷达照射区域中地面目标对应的干涉相位图中相应的位置,得到与极化干涉合成孔径雷达照射区域中地面目标对应的干涉相位图;12b)将所有像素点的与极化干涉合成孔径雷达照射区域中介于地面和树冠之间目标对应的干涉相位,保存到与极化干涉合成孔径雷达照射区域中介于地面和树冠之间目标对应的干涉相位图中相应的位置,得到与极化干涉合成孔径雷达照射区域中介于地面和树冠之间目标对应的干涉相位图;12c)将所有像素点的与极化干涉合成孔径雷达照射区域中树冠目标对应的干涉相位,保存到与极化干涉合成孔径雷达照射区域中树冠目标对应的干涉相位图中相应的位置,得到与极化干涉合成孔径雷达照射区域中树冠目标对应的干涉相位图。
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