计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (5): 1473-1476.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1473

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基于对象的合成孔径雷达影像极化分解方法

李雪薇1,2,郭艺友1,2,方涛1,2   

  1. 1. 上海交通大学 自动化系,上海 200240
    2. 系统控制与信息处理教育部重点实验室(上海交通大学),上海 200240
  • 收稿日期:2013-11-14 修回日期:2014-01-07 出版日期:2014-05-01 发布日期:2014-05-30
  • 通讯作者: 李雪薇
  • 作者简介:李雪薇(1991-),女,河南安阳人,硕士研究生,主要研究方向:极化SAR图像解译与特征描述;郭艺友(1982-),男,福建安溪人,博士研究生,主要研究方向:极化SAR图像解译与特征描述;方涛(1965-),男,四川彭山人,教授,博士,主要研究方向:图像理解、遥感科学与技术。
  • 基金资助:

    国家973计划项目;国家自然科学基金委创新研究群体资助项目;国家自然科学基金资助项目;国家自然科学基金资助项目;上海交通大学理工交叉基金项目

Object-based polarimetric decomposition method for polarimetric synthetic aperture radar images

LI Xuewei1,2,GUO Yiyou1,2,FANG Tao1,2   

  1. 1. Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;
    2. Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education (Shanghai Jiao Tong University), Shanghai 200240, China
  • Received:2013-11-14 Revised:2014-01-07 Online:2014-05-01 Published:2014-05-30
  • Contact: LI Xuewei

摘要:

面向对象方法已成为全极化合成孔径雷达(SAR)影像处理的常用方法,但是极化分解仍以组成对象的像素为计算单元,针对以像素为单位的极化分解效率低的问题,提出一种面向对象的极化分解方法。通过散射相似性系数加权迭代,获得对象的极化表征矩阵并对其收敛性进行了分析,以对象极化表征矩阵的极化分解代替对象区域内所有像素的分解,提高极化特征获取效率。在此基础上,综合影像对象空间特征,并通过特征选择与支持向量机(SVM)分类进行分析和评价。通过AIRSAR Flevoland影像数据实验表明,面向对象的分解方法能够减少对象极化特征提取的时间,同时提高地物目标的分类精度。相对于监督Wishart方法,提出方法的总体精度和Kappa值分别提高了17%和20%。

Abstract:

Object-oriented analysis of polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) has been used commonly, while the polarimetric decomposition is still based on pixel, which is inefficient to extract polarimetric information. A object-based method was proposed for polarimetric decomposition. The coherent matrix of object was constructed by weighted iteration of scattering coefficient of similarity, and the convergence of coherent matrix was analyzed, therefore polarimetric information could be obtained through the coherent matrix of object instead of pixel, which can improve the efficiency of obtaining polarimetric features. To more fully reflect the terrain target, spatial features of object were extracted. After feature selection, polarimetric SAR image classification experiments using Support Vector Machine (SVM) demonstrate the effectiveness of the proposed method.

中图分类号: