基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

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基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

张海剑, 杨文, 邹同元, 孙洪

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张海剑, 杨文, 邹同元, 孙洪. 基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(1): 122-125.

引用本文:

张海剑, 杨文, 邹同元, 孙洪. 基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(1): 122-125.

ZHANG Haijian, YANG Wen, ZOU Tongyuan, SUN Hong. Classification of Polarimetric SAR Image Based on Four-component Scattering Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(1): 122-125.

Citation:

ZHANG Haijian, YANG Wen, ZOU Tongyuan, SUN Hong. Classification of Polarimetric SAR Image Based on Four-component Scattering Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(1): 122-125.

基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

¹武汉大学电子信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目；湖北省自然科学基金资助项目(2007ABA257)

作者简介:
张海剑,博士生。主要研究方向为多极化SAR图像分类和目标检测技术。

中图分类号: P237.4

Classification of Polarimetric SAR Image Based on Four-component Scattering Model

¹School of Electronic Information Engineering,129 Luoyu Road,Wuhan University,Wuhan 430079,China

Funds: 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目；湖北省自然科学基金资助项目(2007ABA257)

摘要: 基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。
- 多极化合成孔径雷达 /
- 四分量分解 /
- 非监督分类
Abstract: An improved classification algorithm is proposed to deal with polarimetric synthetic aperture radar(POLSAR) images.This algorithm is based on a four-component scattering model,compared to the three-component(surface,double-bounce and volume) model introduced by Freeman and Durden,the four-component scattering model introduces the helix scattering as its fourth component,which can describe complex terrains and man-made targets in urban areas;so the four-component scattering model can deal with general scattering cases.In addition,this algorithm emphasizes the existence of pixels with mixed scattering mechanism,and applies the result of the four-component decomposition as feature vector to initial merging and the final iterative classifier.We use L-band AIRSAR data to demonstrate this improved method;and the experimental result verifies the effectiveness of this improved algorithm.
- polarimetric synthetic aperture radar /
- four-component decomposition /
- unsupervised classification

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[3]	付海强, 汪长城, 朱建军, 解清华, 赵蓉. Neumann分解理论在极化SAR植被分类中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(5): 607-611. doi: 10.13203/j.whugis20130372
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[8]	巫兆聪, 欧阳群东, 胡忠文, 刘玲. 四分量散射模型在极化SAR相干斑滤波中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(7): 763-766.
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基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类

¹武汉大学电子信息工程学院,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金资助项目；湖北省自然科学基金资助项目(2007ABA257)

作者简介:
张海剑,博士生。主要研究方向为多极化SAR图像分类和目标检测技术。

收稿日期: 2008-11-08
修回日期: 2008-11-08
刊出日期: 2009-01-05

中图分类号: P237.4

关键词:

多极化合成孔径雷达 /

四分量分解 /

非监督分类

摘要: 基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。

English Abstract

张海剑, 杨文, 邹同元, 孙洪. 基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(1): 122-125.

引用本文:

张海剑, 杨文, 邹同元, 孙洪. 基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(1): 122-125.

ZHANG Haijian, YANG Wen, ZOU Tongyuan, SUN Hong. Classification of Polarimetric SAR Image Based on Four-component Scattering Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(1): 122-125.

Citation:

ZHANG Haijian, YANG Wen, ZOU Tongyuan, SUN Hong. Classification of Polarimetric SAR Image Based on Four-component Scattering Model[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(1): 122-125.

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