[发明专利]结合旋转域极化相干特征的极化SAR地物分类方法

摘要

本发明属于全极化合成孔径雷达成像遥感技术领域，涉及一种结合旋转域极化相干特征的极化SAR地物分类方法。本发明包括以下步骤：(S1)选择待分类的极化SAR图像；(S2)对极化SAR图像进行相干斑滤波；得到滤波后极化SAR图像中各像素点的极化散射矩阵；(S3)极化特征参数提取；基于相干斑滤波后的极化SAR图像，提取出其中各像素点相应的极化特征参数；(S4)将极化特征参数归一化；(S5)选择训练样本和测试样本；(S6)训练SVM分类器；(S7)分类处理；得到极化SAR图像中全部像素点各自的分类结果；(S8)计算分类精度。本发明实现简单，对不同传感器所获取的极化SAR数据具有很好的鲁棒性，用于极化SAR图像进行高精度的地物分类处理。

主权项

1.一种结合旋转域极化相干特征的极化SAR地物分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(S1)选择待分类的极化SAR图像；设极化SAR图像中的每一个像素点均对应一个极化散射矩阵，记为极化SAR图像的大小为I×J；(S2)对极化SAR图像进行相干斑滤波；得到滤波后极化SAR图像中各像素点的极化散射矩阵，记为S^ij；(S3)极化特征参数提取；基于相干斑滤波后的极化SAR图像，提取出每个像素点对应的极化特征参数，所述极化特征参数包括旋转域极化相干特征的刻画参数和旋转不变极化特征参数；每个像素点对应的所有极化特征参数构成极化特征参数集；具体过程为：(S31)提取旋转域极化相干特征的刻画参数：将极化散射矩阵S^ij绕雷达视线进行旋转处理，设旋转角为θ，得到旋转域中的极化散射矩阵S^ij(θ)，其中，为在X极化发射和X极化接收条件下获取的复后向散射系数；为在X极化发射和Y极化接收条件下获取的复后向散射系数；为在Y极化发射和X极化接收条件下获取的复后向散射系数；为在Y极化发射和Y极化接收条件下获取的复后向散射系数；则有：其中，上标^T为转置处理，旋转矩阵为旋转域中极化散射矩阵S^ij(θ)各元素表达式为：在绕雷达视线的旋转域，对旋转角θ进行离散化处理，得到离散化的旋转角序列θ_n，其中N为预先设置的采样数，则极化SAR图像中每个像素点均对应下列4个相互独立的旋转域极化相干特征序列：其中，下标XX+YY为缩写形式，即<·>为集合平均处理，|·|为取绝对值处理，上标^*为共轭处理；基于所述4个旋转域极化相干特征序列，在的离散采样前提之下，极化SAR图像中各像素点均计算得到旋转域极化相干特征的7个刻画参数，分别为：其中，max{·}为求序列的最大值，min{·}为求序列的最小值，std{·}为求序列的标准差，argmin表示使目标函数取最小值时的变量值，argmax表示使目标函数取最大值时的变量值；和即滤波后极化SAR图像中第i行第j列像素点的旋转域极化相干特征的7个刻画参数；对极化SAR图像中每一个像素点均进行上述操作，即完成旋转域极化相干特征刻画参数的提取；(S32)提取旋转不变极化特征参数：当满足互易条件时，极化SAR图像中各像素点相应的极化相干矩阵T^ij为：其中，上标^*为共轭处理；基于极化相干矩阵T^ij，首先利用Cloude‑Pottier分解对滤波后极化SAR图像中第i行第j列的像素点提取得到极化熵H^ij、极化平均角α^ij、极化反熵Ani^ij3个旋转不变极化特征参数；同时计算得到相应的总散射能量Span^ij；H^ij、Ani^ij、α^ij、Span^ij即为滤波后极化SAR图像中第i行第j列像素点的旋转不变极化特征参数；对极化SAR图像中每一个像素点均进行上述操作，即完成旋转不变极化特征参数的提取；(S4)将极化特征参数归一化；(S5)选择训练样本和测试样本；从步骤(S2)中滤波后极化SAR图像的所有像素点中，选出已知真实地物类别的像素点，记各种已知地物类别对应的像素点数目为P_k,k＝1,2,…,K，其中K为已知地物类别的总数；分别从每个地物类别对应的P_k个像素点中随机选取q％的像素点作为训练样本，剩余(100‑q)％的像素点则作为测试样本；(S6)训练SVM分类器；将训练样本对应的经归一化后的极化特征参数集以及相应的真实地物类别标记输入至SVM分类器，对其进行训练，得到训练好的SVM分类器；(S7)分类处理；将极化SAR图像中全部I×J个像素点经归一化后的极化特征参数集输入至所述步骤(S6)中训练好的SVM分类器，通过分类处理得到极化SAR图像中全部像素点各自的分类结果；(S8)计算分类精度；根据所述步骤(S7)中得到的极化SAR图像中全部像素点的分类结果，提取测试样本的分类结果；将测试样本的分类结果与测试样本相应的真实地物类别标记进行比较；在测试样本所对应的像素点中，对于某一特定地物类别，其分类精度的计算公式为：计算得到测试样本中的所有地物类别各自的分类精度；进一步，测试样本的总体分类精度计算公式为：