[发明专利]基于极化干涉SAR分类应用的极化定标参数需求分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种极化定标参数需求分析方法，特别是涉及一种基于极化干涉SAR分类应用的极化定标参数需求分析方法。

背景技术

极化干涉SAR是近期以干涉SAR测量和极化SAR测量技术为基础发展起来的一项新的前沿技术，在地形测绘、微地形变化检测、植被生物量估计等众多领域有着重要应用。进行极化干涉SAR理论研究和业务化应用的一个重要前提是获取高质量的极化干涉SAR数据，高质量的极化干涉SAR数据的获取与系统参数设计紧密相关：一方面，现有的系统参数设计方法通常需要基于常规干涉SAR或极化SAR系统性能分析方法，目前缺少专门针对极化干涉SAR系统的参数设计方法；另一方面，系统性能与应用性能紧密相关，却难以由应用性能直接对系统参数设计提出要求，缺乏针对应用的极化干涉SAR系统性能分析方法。这主要是由于极化干涉SAR应用与雷达系统参数之间是用复杂相干散射模型进行联系的，两者之间没有直接定量的关系表达式，因此解析地分析极化干涉SAR系统应用性能难以进行。

虽然Krieger等人根据极化干涉SAR具有区分不同高度散射中心的能力，提出了相位管的系统性能分析方法，但是这一方法不是直接针对应用的评估方法，它类似于干涉SAR系统性能评估中“去相干性分析”的评估方法。Lopez-Sanchez等人定性分析了农作物应用对极化干涉SAR系统基线、频率带宽、入射角、获取模式、重访周期的要求。目前缺少直接针对应用的极化干涉SAR系统的参数设计方法。极化干涉数据包含更多信息量，使分离一些极化SAR中一些散射特性相似的地物成为可能，利用极化干涉SAR图像进行地物分类也成为一个研究热点。迫切需要开展直接针对地物分类应用的极化干涉SAR系统的参数设计的研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于极化干涉SAR分类应用的极化定标参数需求分析方法，其能获取数据的模型，得到失真协方差矩阵；分析极化定标误差对极化干涉SAR关键系统参数的影响；分析地物分类的基本流程，得到极化定标误差的误差传递模型；根据系统性能与应用性能相关性，由应用性能直接对系统参数设计提出要求。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种基于极化干涉SAR分类应用的极化定标参数需求分析方法，其步骤主要包括：

步骤一，建立极化定标误差存在时极化干涉SAR地物目标测量的失真模型；

步骤二，分析在该模型下极化定标误差对极化干涉SAR关键系统参数的影响；

步骤三，针对地物分类极化定标误差的误差传递模型；

步骤四，基于误差传递模型给出极化干涉SAR对两种典型分类算法的影响案例，最终得到基于分类应用的极化定标参数需求。

优选地，所述步骤一包括：

通过极化干涉SAR系统采集数据过程和极化相干最优本质，给出极化定标误差包括通道间串扰、不平衡性是极化干涉SAR系统应用的主要误差源，进而得到地物目标的测量失真模型；

利用所述模型，将目标的极化散射矩阵矢量化，得到散射矢量后通过计算得到极化定标误差存在下的目标极化协方差矩阵和极化相干矩阵。

优选地，所述极化定标误差存在下的目标极化协方差矩阵和极化相干矩阵主要分析极化误差对极化干涉双散射机制幅度相干最优的影响。

优选地，所述步骤三包括地物分类的方法、对极化干涉Wishart分类器的影响、对极化干涉类合并的影响。

优选地，所述地物分类的方法包括如下步骤：

步骤十一，获取极化干涉图像，对极化干涉SAR数据进行相干斑滤波和相干矩阵估计的前期处理；

步骤十二，对滤波后的数据进行参数计算，利用计算的参数进行初始分类；

步骤十三，根据初始分类结果计算每个类的平均极化干涉矩阵。

优选地，所述步骤四包括极化干涉数据进行分类的方法、对分类器的影响、对基于Shannon熵分解的分类器的影响。

优选地，所述极化干涉数据进行分类的方法，一种是利用极化分解方法与相干性相结合的地物分类方法，典型的算法为分类方法；另一种为将极化干涉Wishart分类器与极化干涉分解方法相结合的分类方法，典型算法是利用Shannon熵分解与极化干涉Wishart分类器进行地物分类的方法。