面向?qū)ο蟮娜珮O化SAR影像變化檢測方法研究.pdf

1、SAR變化檢測是通過對比分析不同時間獲取的同一場景的SAR影像，從而確定地物目標(biāo)變化情況的過程。隨著SAR技術(shù)日漸成熟，SAR影像變化檢測廣泛應(yīng)用于土地利用/覆蓋變化研究、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)作物監(jiān)測、城市規(guī)劃研究、森林資源調(diào)查等研究領(lǐng)域，這也使得對SAR變化檢測技術(shù)的研究成為雷達(dá)遙感領(lǐng)域的熱點之一。傳統(tǒng)SAR變化檢測技術(shù)主要利用SAR回波幅度信息，而隨著極化SAR的發(fā)展以及獲取的極化SAR數(shù)據(jù)越來越豐富，傳統(tǒng)方法已不能滿足應(yīng)用需求。相較于單極

2、化SAR系統(tǒng)，極化SAR影像表征了地物目標(biāo)的完整的后向散射信息，提高了對目標(biāo)的識別能力。針對目前SAR變化檢測技術(shù)迫切的應(yīng)用需求以及廣泛的應(yīng)用前景，如何充分利用的極化信息提高變化檢測精度成為當(dāng)前SAR變化檢測的急需突破的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　目前，對變化檢測技術(shù)應(yīng)用比較廣泛的分析處理方法大多都是以像元為基礎(chǔ)的，難以有效地應(yīng)用影像的空間特征以及對象的拓?fù)潢P(guān)系，為定量分析造成了很大的困難。而面向?qū)ο蟮奶幚矸椒ㄒ詤^(qū)域?qū)ο笞鳛樘幚淼膯卧?，?/p>

3、于綜合利用影像數(shù)據(jù)形狀信息和紋理特征，能夠在很大程度上提高變化檢測的有效性與可靠性。本文將采用面向?qū)ο蟮姆治龇椒?，充分利用SAR全極化信息，開展面向?qū)ο蟮娜珮O化SAR影像變化檢測方法的研究。主要工作和貢獻(xiàn)包括:
　　(1)研究了適用于極化SAR影像的擴展SRM分割算法
　　由于極化SAR影像數(shù)值是浮點型，范圍并不固定，并且一般具有乘性噪聲，常規(guī)的SRM算法并不能直接用于SAR影像分割。針對此問題，在原始SRM模型基礎(chǔ)上，結(jié)合

4、SAR影像的特點，深入研究了適用于極化SAR影像的擴展SRM模型及算法，生成對象圖斑作為差異度分析的處理對象。
　　(2)提出了基于KL距離的面向?qū)ο笕珮O化SAR影像變化檢測方法
　　本文根據(jù)全極化SAR影像中的協(xié)方差矩陣服從復(fù)wishart分布這一特性，結(jié)合復(fù)wishart分布函數(shù)和KL距離函數(shù)提出了利用KL距離衡量對象圖斑的統(tǒng)計分布相似性，將協(xié)方差矩陣的復(fù)wishart分布函數(shù)加入到差異度函數(shù)中，構(gòu)建適用于極化SAR統(tǒng)計

5、分布的差異度函數(shù)。最后，利用循環(huán)法進(jìn)行迭代確定閾值，判別圖斑的變化情況。實驗表明，此方法相較于基于像素的統(tǒng)計分布距離測度法，運行速度快，效率高，并且變化結(jié)果以圖斑的形式表示出來，可以直觀的觀察出變化圖斑的相對位置、形狀、大小、范圍等信息。
　　(3)提出了基于對象的極化散射差異度的全極化SAR影像變化檢測方法
　　地物目標(biāo)的后向散射特性會隨著目標(biāo)的變化而變化，根據(jù)這一特點本文提出了基于對象的極化SAR散射差異度的變化檢測方法

6、，結(jié)合圖斑協(xié)方差矩陣的相關(guān)性及散射功率差異構(gòu)造差異函數(shù)，構(gòu)建適用于面向?qū)ο蟮臉O化散射差異測度，通過極化散射差異度衡量圖斑的變化情況，充分利用PolSAR的散射特性對不同時相的全極化SAR影像進(jìn)行變化檢測。實驗表明，此方法避免了極化統(tǒng)計特性的先驗信息的影響，適用性更廣泛。
　　(4)提出了聯(lián)合加權(quán)極化散射差異度的面向?qū)ο笞兓瘷z測方法
　　通過分析極化協(xié)方差矩陣相關(guān)性和回波功率差異對極化散射差異度的影響，對基于極化散射差異度的變