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基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取

朱婷婷 李斐 张胜凯 袁乐先

朱婷婷, 李斐, 张胜凯, 袁乐先. 基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
引用本文: 朱婷婷, 李斐, 张胜凯, 袁乐先. 基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
ZHU Tingting, LI Fei, ZHANG Shengkai, YUAN Lexian. Rock Outcrop Detection from RADARSAT-1 Datasets Based on Constant False Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
Citation: ZHU Tingting, LI Fei, ZHANG Shengkai, YUAN Lexian. Rock Outcrop Detection from RADARSAT-1 Datasets Based on Constant False Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266

基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取

doi: 10.13203/j.whugis20150266
基金项目: 

国家重大科学研究计划 41531069

国家自然科学基金 2012CB957701

南北极环境综合考察及资源潜力评估项目 CHINARE2016

详细信息
    作者简介:

    朱婷婷, 博士生, 研究方向为大地测量与遥感应用。zhutingting62008@163.com

    通讯作者: 李斐, 博士, 教授。fli@whu.edu.cn
  • 中图分类号: TP722;P208

Rock Outcrop Detection from RADARSAT-1 Datasets Based on Constant False Alarm

Funds: 

The State Key Program of National Natural Science of China 41531069

the National Basic Research Program of China 2012CB957701

the Chinese Polar EnvironmentComprehensive Investigation and Assessment Programs CHINARE2016

More Information
    Author Bio:

    ZHU Tingting, PhD candidate, specializes in geodesy and polar remote sensing. E-mail:zhutingting62008@163.com

    Corresponding author: LI Fei, PhD, professor. E-mail:fli@whu.edu.cn
图(6) / 表(2)
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-04-20
  • 刊出日期:  2016-11-05

基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取

doi: 10.13203/j.whugis20150266
    基金项目:

    国家重大科学研究计划 41531069

    国家自然科学基金 2012CB957701

    南北极环境综合考察及资源潜力评估项目 CHINARE2016

    作者简介:

    朱婷婷, 博士生, 研究方向为大地测量与遥感应用。zhutingting62008@163.com

    通讯作者: 李斐, 博士, 教授。fli@whu.edu.cn
  • 中图分类号: TP722;P208

摘要: 裸岩分布信息是获取南极冰厚0等值线的重要方法和手段,同时也是极地遥感地面验证的重要数据,因而自动提取南极裸岩信息具有重要的研究意义。采用对岩石和冰川具有较好对比度的RADARSAT-1南极区域合成孔径雷达数据,基于恒虚警率(CFAR)的方法,实现了南极裸岩目标信息的自动化提取。该方法的研究以四种杂波分布模型为前提,从而分析不同分布模型的抗噪性能,并通过卡方检验准则验证了四种方法的有效性;在典型的实验样区上比较不同CFAR方法的裸岩检测性能,最终选定最优参数用于南极洲裸岩信息的自动检测。两组实验结果表明,采用CFAR结合Weibull分布的方法,南极山脉的裸岩提取精度可达80%以上并将错检率控制在8%以下,能够较为精确地提取裸岩信息。

English Abstract

朱婷婷, 李斐, 张胜凯, 袁乐先. 基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
引用本文: 朱婷婷, 李斐, 张胜凯, 袁乐先. 基于CFAR的RADARSAT-1南极裸岩目标信息提取[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
ZHU Tingting, LI Fei, ZHANG Shengkai, YUAN Lexian. Rock Outcrop Detection from RADARSAT-1 Datasets Based on Constant False Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
Citation: ZHU Tingting, LI Fei, ZHANG Shengkai, YUAN Lexian. Rock Outcrop Detection from RADARSAT-1 Datasets Based on Constant False Alarm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(11): 1512-1517. doi: 10.13203/j.whugis20150266
  • 南极山脉是南极洲重要的地表覆盖,而裸岩的覆盖率不足1%却是研究南极古气候以及全球气候变化重要的指示性地物,因而裸岩的目标信息提取具有重要的研究意义[1, 2]。通过遥感技术可监测到南极洲地表裸露的岩石,可为南极地形研究提供冰厚为0的等值线信息[3]。微波遥感数据因其具有全天时、全天候、强穿透性的特点在南极复杂的气候环境中发挥重要作[4]

    RADARSAT-1数据可用于提取南极大陆冰架的形态特征、裸岩信息以及海岸线等特征[5]。对于南极山脉区域SAR图像中,裸岩具有较强的后向散射回波,SAR图像中表现为明显的亮度区域,而其周围的冰雪区域的表面散射亮度值分布较为均匀,根据裸岩特征在后向的散射特性,采用恒定虚警率(CFAR)方法提取RADARSAT-1南极裸岩信息。然而南极洲大范围高分辨的SAR影像数据比较稀缺,且在高分辨率数据中,裸岩的类间差异较大,难以用单一模型和特征进行描述。为了提高SAR影像在岩石目标信息解译能力,本文提出基于CFAR的方法提取南极裸岩信息,并对两个样区的裸岩提取结果进行精度验证。同时比较了不同CFAR方法的有效性,从不同杂波分布模型中选取最优分布模型,对比各种分布模型的目标检测精度。实验结果表明,基于Weibull分布的SO-CFAR方法的南极裸岩信息提取的结果表现最优。

    • 首先,假设p(x)为SAR图像杂波分布模型的概率密度函数,Pfa为给定的虚警率,则自适应检测阈值可以通过方程(1)求解[6-8]

      (1)
    • 基于CFAR的南极裸岩提取算法主要包括以下3个关键步骤。

      1) 确定背景杂波的分布模型。首先基于已知的分布模型对图像进行表达,估计分布参数,然后结合相应的最大信息熵准则作为评估标准,选取最小误差估计的分布模型作为背景杂波的统计描述。后续的实验中首先用Weibull分布进行背景杂波建模。

      2) 分布参数估计。确定背景杂波分布模型后,需要结合测试数据实现对统计分布模型的参数估计,采用对数累计[9](MoLC)的方法来估计分布模型参数。对于随机变量x∈(0, +∞)的概率密度函数p(x),其梅林变换具有如下的形式:

      (2)

      对式(2)求s=1处的导数,可以得到变量x的对数矩估计:

      (3)

      对式(2)取对数并求其在s=1处的导数,可以得到变量x的对数累积量:

      (4)

      因此,对于不同的统计分布模型,其对应的MoLC参数估计如表 1所示。同时采用的评估准则为皮尔逊卡方检验准则[10-11],用于检验观测数据和假设分布的拟合程度,检验的统计量表示为:

      (5)

      其中,K表示n个观测数据划分的统计检验子区间的个数,qi表示假设分布模型在第i个子区间的概率,ni表示第i个子区间中观测数据的个数。检验统计量q近似服从于χ2(K-s-1)分布,χ2的自由度不依赖于观测数据的个数,而是取决于K和假设分布模型中未知参数个数s,表示为K-s-1,因此观测数据服从于假设分布的概率可表示为:

      (6)

      表 1  分布模型及对数累积量

      Table 1.  Distribution Models and Corresponding MoLC

      分布模型模型参数对数累积量
      瑞利分布σk1=ln2+ψ(1)/2+lnσ
      Gamma分布μk1=ψ(L-lnL+lnμ
      对数正态分布μ, σk1=μ k2=σ2
      Weibull分布b, c

      3) CFAR方法选择。均值类CFAR主要有以下3种策略:①单元平均CFAR(CA-CFAR);②单元选大CFAR(GO-CFAR);③单元选小CFAR (SO-CFAR),而统计类CFAR常用的为有序统计量CFAR(OS-CFAR)。本文实现了上述4种CFAR方法,分别从算法选择、滑窗性能、分布模型及参数估计方面进行了对比分析。

      此外,南极的裸岩目标呈现出分布式特征,对于CFAR检测的二值结果,对应的裸岩像素难以形成联通区域,因此,本文通过聚类的后处理得到裸岩的提取结果。聚类过程先采用滤波器去除孤立点和小区域的离散点,然后通过形态学滤波器进行后处理,最后采用尺寸滤波器进一步消除虚警像素。

    • 基于CFAR方法的南极裸岩信息提取流程如图 1所示。首先对图像中的任意一个像素的背景杂波统计分布建模,通过卡方检验准则选取最佳的统计模型对背景杂波进行描述;其次,在模型参数估计中,结合基于MoLC的方法用于确定统计模型的分布参数;然后,在给定虚警率的前提下计算CFAR阈值;最后遍历整幅图像并将像素点检测结果聚类从而得到最终的检测结果。

      图  1  基于CFAR方法南极裸岩信息的提取流程

      Figure 1.  Framework of Antarctica Rock Outcrop Extraction Based on CFAR Method

    • RADARSAT-1数据是能够覆盖全南极洲的高分辨率SAR卫星数据,实验中使用的数据是美国伯德极地研究中心实验室的分辨率为125 m的RADARSAT-1数据,如图 2(a)所示。实验数据是从RADARSAT-1的南极洲全图数据中选取两个典型样区,两组实验样区大小均为1 050像素×1 050像素,左上角行列号分别为(21 991,12 992)和(18 118,19 503),两个样区分别位于南极山脉北部和中部地区,如图 2(b)。为了验证裸岩信息的提取效果,利用南极数据库提供的裸岩分布信息结合RADARSAT-1数据目视解译勾画出两个样区的地面验证参考影像,如图 2(c)所示。

      图  2  南极洲大陆裸岩实验数据

      Figure 2.  Datasets of Antarctica Rock Outcrops

    • 选择Weibull分布的杂波分布模型,基于分布模型选择的CFAR南极山脉裸岩提取算法,选择Weibull分布的杂波分布模型用于对背景杂波建模。为了定量评价基于Weibull分布的CFAR算法的性能,和确定南极裸岩信息提取最佳的杂波分布模型,本文设计了两组典型实验样区的对比实验。第一组对比实验是在假设背景噪声服从Weibull分布的前提下,比较了4种CFAR方法的检测性能,同时分析了滑窗大小对检测性能的影响。第二组实验比较不同杂波分布模型的SO-CFAR检测结果,验证最优背景杂波分布算法的有效性。

      1) 对比实验1结果

      对比实验1:为了选取最恰当的CFAR用于裸岩信息提取,实验基于背景杂波服从Weibull分布的假设,比较了4种CFAR方法的检测性能。实验中,滑动窗口的大小为36像素×36像素,背景杂波窗口宽度为5个像素,滑窗的中心宽度为4个像素。

      为了保证在多目标的情况下CFAR算法的有效性,本文设计的实验在假设背景噪声服从Weibull分布的前提下,基于均值类CFAR以及统计类的CFAR上设计的实验。实验结果如图 3所示。从目视效果分析,两组数据的CA-CFAR和OS-CFAR方法出现较大的漏检现象,而GO-CFAR方法错检的裸岩比较多,采用SO-CFAR方法能够检测出更加完整的南极横断山脉裸岩,同时对于左上角的起伏不明显的裸岩也能检测出来,相比于其他的方法具有一定优势。因此,在后续的实验中均选取SO-CFAR的方法进行实验。为了进一步分析滑窗大小对检测性能的影响,实验中基于背景杂波服从Weibull分布的假设,比较了4种CFAR方法的检测性能。如图 4所示,本文选择的窗口分析的范围是从16到50,窗口大小为36,基于Weibull分布的4种方法在两组数据集表现的检测率和虚警率的精度最高,因而选窗口36的大小为最佳窗口参数。

      图  3  不同CFAR方法的裸岩提取结果

      Figure 3.  Rock Outcrop Result of Different CFAR Methods

      图  4  窗口敏感性分析

      Figure 4.  Sensitivity of Window Size on CFAR

      2) 对比实验2结果

      对比实验2:在统一的CFAR方法前提下采用不同的统计分布模型,用于确定最佳的杂波分布模型。在两组实验中,根据实验1的结论,滑动窗口的大小为36像素×36像素,背景杂波窗口的宽度为5个像素,滑窗的中心宽度为4个像素。为了探究不同杂波分对于南极山脉裸岩检测的影响,结合实验1的结论,在选定SO-CFAR的前提下,比较不同杂波分布模型对裸岩的检测性能。实验结果如图 5表 2所示。从图 5中可以看出,检测结果在第一个实验区差异较为明显,基于Weibull的杂波分布模型存在一定的优势。

      图  5  不同杂波分布的SO-CFAR南极裸岩提取结果

      Figure 5.  Antarctica Rock Outcrops Extraction Results on SO-CFAR with Different Clutter Distribution Model

      表 2  不同杂波分布模型CFAR裸岩检测结果

      Table 2.  Detection Accuracy Based on So-CFAR Method with Different Clutter Distribution Model

      数据方法正确率/%完整率/%
      实验1瑞利分布80.3032.47
      Gamma分布82.4781.59
      对数正态分布79.5357.84
      Weibull分布86.0084.23
      实验2瑞利分布86.3454.07
      Gamma分布82.1883.39
      对数正态分布78.4477.54
      Weibull分布88.0987.28

      在第二个实验区,难以区分4种杂波分布模型的性能差异。为了便于比较,本文采用正确率和完整率对南极裸岩的提取结果进行定量评价,完整率是检出的正确的目标的像素与原图像中属于南极裸岩的总像素之和的比值;准确率是检测出的正确裸岩的像素之和与检测出的可能的目标总像素之和的比值。如表 2所示,就目视效果而言,基于Weibull分布的SO-CFAR算法具有较高的检测正确率和完整率,能够检测出更完整的南极山脉的裸岩形态,该方法可以更好地将检测出的裸岩片段连接成整体,目标的结构信息保持的比较好,使检测结果更接近真实的裸岩形态,说明Weibull分布性能最优。为了探究不同分布模型的抗噪性能,给出随着虚警率变化的敏感性分析结果,展现其不同分布模型的检测率和误检率,从而生成不同模型的抗噪特性曲线。虚警率设置范围从10-8至10-4,结果如图 6所示。当虚警率较低时,几种分布模型的错检率比较小,但是随着虚警率提高,检测率和错检率都相应地变大,而Weibull分布的错检率最低,抗噪性能更好。当虚警率控制在10-6时,不同杂波分布模型的虚警率均高于70%,错检率低于10%,达到裸岩目标提取精度要求;当虚警率大于10-5时,随着虚警率的提高,检测率提升不是很明显,实验中将虚警率设置为10-6,基于CFAR的南极裸岩信息提取的最优参数得以确定。

      图  6  抗噪特性曲线

      Figure 6.  Characteristic Curves of Anti-Noisy

    • 基于南极区域RADARSAT-1的SAR数据采用CFAR的方法自动检测南极山脉裸岩信息,考虑南极地区复杂多变的地形条件与气候条件,在背景杂波建模时,选取背景杂波的最佳描述分布模型,实验结果表明,基于Weibull分布的SO-CFAR方法能够有效地提取南极裸岩信息。裸岩的分布信息对于极地岩矿研究具有重要的意义,同时也是全球数值气候模拟的重要地面参数。未来的工作可以将提取的南极裸岩分布信息与对应的GPS数据相结合用于南极冰厚研究,并作为其他遥感传感器的定标或者配准的控制点,另外也可作为基于测高数据的南极冰盖变化信息研究的验证数据。同时考虑结合高光谱数据可以确定该区域的岩质形态,判断南极裸岩区域的岩貌状态。

参考文献 (11)

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