[发明专利]一种全极化合成孔径雷达的目标取向角补偿方法有效
申请号: | 201410850814.4 | 申请日: | 2014-12-31 |
公开(公告)号: | CN104459656A | 公开(公告)日: | 2015-03-25 |
发明(设计)人: | 朱飞亚;张云华;李东 | 申请(专利权)人: | 中国科学院空间科学与应用研究中心 |
主分类号: | G01S7/40 | 分类号: | G01S7/40;G01S13/90 |
代理公司: | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人: | 王宇杨;吕爱霞 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 极化 合成孔径雷达 目标 取向 补偿 方法 | ||
技术领域
本发明涉及全极化合成孔径雷达的极化信息处理领域,特别涉及一种全极化合成孔径雷达的目标取向角补偿方法。
背景技术
极化合成孔径雷达(POLSAR)是一种先进的微波遥感系统,可以获得目标的完整的电磁散射特征。近年来,极化SAR数据的处理得到了很大的关注,特别是随着一些星载全极化合成孔径雷达的在轨运行,比如ALOS PALSAR、RADARSAT-2、TerraSAR-X等。极化SAR数据的典型应用是目标识别、地物分类、地球物理参数的反演(例如:土壤湿度、表面粗糙度、雪深度、树高)等。
目标的取向角是绕雷达视线方向上旋转的角度,目标的回波数据受自身取向角的影响。在基于模型的目标分解中,有一定取向角的二面角散射会被错误理解成体散射。如果相同的散射体有随机的取向角,则会被理解成不同的散射机制,进而造成错误的分类。所以,有必要对极化SAR数据进行取向角补偿,去掉取向角对数据的影响。Huynen第一次提出了极化SAR数据去取向角的概念,并称之为“Desying”(参见J.R.Huynen,“Phenomenological theory of radar targets,”Ph.D.dissertation,Univ.Technol.,Delft,The Netherlands,1970.)。An、Yamaguchi、Lee等人先后提出了先进行取向角补偿的模型分解和分类算法。
目前,广泛使用的计算分布目标取向角的方法是Lee所提出的求解圆极化基下同极化分量相位差的方法(参见J.S.Lee,D.L.Schuler,and T.L.Ainsworth,E.Krogager,D.Kasilingam and W-M Boerner,“On the estimation of radar polarization orientation shifts induced by terrain slopes,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sensing,vol.40,no.1,pp.30-41,Jan.2002.),和Yamaguchi等人提出的使交叉极化功率最小的方法(参见Y.Yamaguchi,A.Sato,W.-M.Boerner,R.Sato,and H.Yamada,“Four-component scattering power decomposition with rotation of coherency matrix,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,vol.49,no.6,pp.2251-2258,Jun.2011.),二者产生的结果类似。在求出取向角之后,对相干T矩阵进行取向角的旋转,完成对取向角的补偿,补偿后的特征之一是Re(T(2,3))=0。对一些具有一定取向角的建筑物,在模型分解时会出现体散射过估计的问题,经过Lee/Yamaguchi的取向角补偿方法进行取向角补偿后,体散射过估计的问题得到了一定程度的抑制;然而,在一些具有大取向角的建筑物区域内,利用该方法进行取向角补偿后仍会造成严重的体散射过估计现象(参见S.W.Chen,M.Ohki,M.Shimada,and M.Sato,“Deorientation effect investigation for model-based decomposition over oriented built-up areas,”IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.,vol.10,no.2,pp.273-277,Mar.2013.)。
发明内容
本发明的目的在于,为解决现有的全极化合成孔径雷达的目标取向角补偿方法在大取向角建筑物区域内进行取向角补偿后,仍会造成严重的体散射过估计的问题,提出一种全极化合成孔径雷达的目标取向角补偿方法。
为实现上述目的,本发明提出一种全极化合成孔径雷达的目标取向角补偿方法。
所述的目标取向角补偿方法包括:
步骤1)读入全极化合成孔径雷达的极化数据,得到目标的相干T矩阵;
步骤2)对目标的相干T矩阵进行特征分解,得到三个单目标u1,u2,u3,所述目标的相干T矩阵表示为:
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