[发明专利]基于快速Huynen-Euler分解的受灾建筑物损坏等级估计方法及系统

说明书

本发明公开了基于快速Huynen‑Euler分解的受灾建筑物损坏等级估计方法及系统，所述方法包括：根据全极化合成孔径雷达的极化数据，分别获得目标灾前的相干矩阵[T₁]和目标灾后的相干矩阵[T₂]；根据目标灾前的相干矩阵[T₁]和目标灾后的相干矩阵[T₂]，分别计算目标灾前Huynen参数和目标灾后的Huynen参数；根据目标灾前Huynen参数和目标灾后的Huynen参数，利用快速Huynen‑Euler分解，分别计算目标灾前的跳跃角参数v_n1和目标灾后的跳跃角参数v_n2；根据目标灾前的跳跃角参数v_n1和目标灾后的跳跃角参数v_n2，计算目标跳跃角变化率参数Δv_n；根据跳跃角变化率参数Δν_n，估计受灾建筑物损坏等级DL。该方法解决了自然灾害突发时对城区受灾程度进行评估的过程耗时较大的问题，实现对受灾地区受灾程度快速准确的估计。

技术领域

本发明涉及全极化合成孔径雷达数据的极化分解领域，特别涉及基于快速Huynen-Euler分解的受灾建筑物损坏等级估计方法及系统。

背景技术

随着微波技术的发展，能够有效获取目标的全极化散射特性的极化合成孔径雷达作为微波遥感的重要手段之一，被广泛应用于目标检测与识别、地物分类、地表参数反演等方面。近年来，由于自然灾害的频发及其程度的加剧，灾害监测和建筑区域损坏评估作为极化合成孔径雷达的新兴应用引起了广泛关注，因为其能够全天时、全天候、不受云雨气象条件的影响、经由遥感的方式迅速的获取大范围的有关受灾区域的数据。经由比较并分析灾前与灾后该区域的散射特性的变化，可以将其准确识别为损坏区域、水淹区域、未受损区域，等等。模型分解提取的二次散射功率是目前最常用的进行受灾区域状态判断的参数，因为其被认为是由建筑竖直的墙体和地表构成的二面角结构所产生的。故已有算法通过比较二次散射功率的变化来判断建筑区域受损程度，如文献1[S.-W.Chen,X.-S.Wang,andM.Sato,“Urban damage level mapping based on scattering mechanisminvestigation using fully polarimetric SAR data for the 3.11east japanearthquake,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,vol.54,no.12,pp.6919–6929,2016.]。然而，采用模型分解得到二次散射功率的过程相对耗时，因为在对这一参数进行求解的过程中需要经过去取向、同极化功率相对大小判断、根据判断结果选择求解方法、消除负功率影响等多个步骤，而灾害应用对参数提取的时效性要求很高——为了保证能够迅速的检测到灾害、对城区受灾程度进行快速评估以制定高效及时的救援措施，挽救人民群众生命安全和财产。

Huynen-Euler分解是Huynen提出的对目标极化散射矩阵进行的一种分解算法(文献2[J.R.Huynen,“Phenomenological theory of radar targets,”Ph.D.dissertation,Dept.Elect.Eng.,Math.Comput.Sci.,Tech.Univ.Delft,Delft,The Netherlands,1970.])，分解得到的五个欧拉参数能够有效反应目标不同方面的散射特性。其中跳跃角参数v与信号的反射次数相关，其本质上反应了与二次散射功率相同的信息。尽管理论上可行，Huynen提出的跳跃角参数在实际应用中存在角度模糊问题。采用快速Huynen-Euler分解可以通过解析的方式提取改进的跳跃角参数v_n，不仅避免了旧跳跃角参数角度模糊的问题，而且实现了速度远超于模型分解的对建筑区域的快速识别，从而达到对受灾地区快速检测和受灾程度迅速估计的目的。

发明内容

本发明的目的在于解决自然灾害突发时对城区受灾程度进行评估的过程耗时较大的问题。