发明内容
本发明为了解决现有基于散射模型的目标分解方法不能区分森林和有一定旋转角度的建筑物的局限性问题,从而提供一种基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法。
基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法,它包括如下步骤:
步骤一:获取PolSAR图像数据:
将获取的PolSAR数据通过水平-水平极化HH、水平-垂直极化HV、垂直-水平极化VH、垂直-垂直极化VV四个极化通道输入,并利用SAR成像算法得到四幅PolSAR图像数据:
[S]是后向散射矩阵,Shh、Shv、Svh、Svv分别代表HH、HV、VH、VV四个极化通道的后向散射系数;
步骤三:根据步骤二获得常规散射矢量
计算极化散射协方差矩阵<[C]>:
其中,<·>表示多视处理或空间平均,上标*表示复数共轭;
步骤四:将步骤三获得极化散射协方差矩阵<[C]>分解为反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym;
步骤五:对步骤四获得的反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym进行再分解;将反射对称散射成分<[C]>sym分解为表面散射、平行二面角散射和体散射,获得三种散射成分的能量;将非反射对称散射成分<[C]>asym分解为螺旋散射、线散射和旋转二面角散射,获得三种散射成分的能量;
步骤六:将步骤五获得的平行二面角散射与旋转二面角散射的能量进行求和,获得偶次散射能量Pd;
步骤七:利用上述步骤的表面散射的能量Ps、体散射的能量Pv和偶次散射的能量Pd合成RGB伪彩色图,通过区分不同颜色对建筑物区域和森林区域进行区分。
所述步骤二:将散射矩阵矢量化并形成常规散射矢量
的过程为:
利用Lexicographic基Ψ
L将散射矩阵矢量化得到四维散射矢量
矢量化过程为:
其中,Trace为求矩阵迹的运算,Lexicographic基ΨL为:
在单站后向散射情况下,根据互易定理,交叉极化通道即水平-垂直极化HV和垂直-水平极化VH的数据近似相同,利用两个通道数据的平均值,即令
将四维数据转化为三维,得到三维常规散射矢量
所述步骤四:将步骤三获得极化散射协方差矩阵<[C]>分解为对称散射成分<[C]>sym和非对称散射成分<[C]>asym的过程为:
针对反射对称散射体,<ShhShv>≈<SvvShv>≈0,故其协方差矩阵满足形式:
其中,A、B、C为实数,D为复数;
针对非反射对称散射体,其协方差矩阵满足形式:
其中,γ表示水平-水平极化HH与垂直-垂直极化VV的后向散射系数的比值;ρ表示水平-垂直极化HV与垂直-垂直极化VV的后向散射系数的比值;
根据反射对称和非反射对称散射体的协方差矩阵的形式,将极化散射协方差矩阵<[C]>分解为:
其中:Λ=|γ|2+2|ρ|2+1;
根据极化散射协方差矩阵<[C]>的相应元素相等,得到:
假设非反射对称散射能量占总能量的比重为η,即Pasym=ηPt,0≤η≤1,
其中,Pt=C11+C22+C33=Psym+Pasym,代表总散射能量,Psym和Pasym分别代表反射对称及非反射对称散射成分的能量;
η由输入的四个极化通道的数据求得:
已知η后,Psym,Pasym,ρ,γ由下式求得:
Psym=ηPt
Pasym=(1-η)Pt
最终获得反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym:
<[C]>asym=Pasym[C]asym
<[C]>sym=<[C]>-<[C]>asym。
所述步骤五:对步骤四获得的反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym进行再分解的过程为:
(1)反射对称散射成分<[C]>sym的分解过程为:
采用Freeman分解模型进行计算,将反射对称散射成分分解为表面散射、体散射和平行二面角散射三种散射成分;
表面散射用来描述粗糙表面的面散射现象,对应的极化散射矩阵为:
其中Rh和Rv分别表示水平和垂直极化波的反射系数
其中θ是雷达波局部入射角,εr是表面的相对介电常数。
从而可以得到表面散射对应的协方差矩阵为
其中fs对应于表面散射成分的贡献,β表示散射体水平极化波与垂直极化波反射系数的比值:
平行二面角散射由平行于雷达航迹方向的互相垂直的具有不同介电属性的两个散射面构成的直角结构所产生,假设垂直面在水平和垂直极化上的菲涅耳(Fresnel)反射系数分别为Rth和Rtv,而水平面的菲涅耳反射系数分别为Rgh和Rgv,则平行二面角散射的极化散射矩阵为:
其中
和
表示传输因子,γ
v表示垂直极化波的传播衰减和相位变化作用,γ
h表示水平极化波的传播衰减和相位变化作用;
故平行二面角散射对应的协方差矩阵为:
其中fd对应于偶次散射成分的贡献,α表示散射体水平极化波与垂直极化波反射系数的比值:
fd=|RtvRgv|2,
体散射一般发生在森林冠层区域,其对应的后向散射协方差矩阵的形式为:
根据Freeman分解模型可以得到:
其中,f
s,
f
v分别为表面散射、平行二面角散射和体散射三种散射成分的加权系数;
根据极化散射协方差矩阵<[C]>相应元素相等,可以得到方程组:
求解方程即可得到三种散射成分,此时分为两种情况:
Ⅰ若Re(C13)≥0,则认为表面散射占优,此时可认为α=-1得:
Ⅱ若Re(C13)<0,则认为垂直二面角散射占优,此时可认为β=1得:
最终,可以求得:
其中,P
v、P
s、
分别为体散射、表面散射及平行二面角散射三种散射成分的能量;
(2)对非反射对称散射成分<[C]>asym的分解过程为:
非反射对称散射成分由螺旋散射、线散射及旋转二面角散射三种散射成分组成,故其分解形式如下式:
求解分为两种情况:
Ⅰ当
时,线散射为主要散射机制,旋转二面角散射忽略为零,此时得:
Ⅱ当时,旋转二面角散射为主要散射机制,线散射忽略为零,此时得:
其中,P
c、P
w、
分别代表螺旋散射、线散射及旋转二面角散射的能量。
本发明通过基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法实现了对森林和有一定旋转角度的建筑物的区分。虽然传统Freeman分解方法与基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法呈现相似结果,而利用本专利所提出的两层目标分解模型,有旋转角度的建筑物区域偶次散射成分所占比例明显变大,为主要散射机制。其散射能量统计值比传统Freeman分解方法偶次散射成分的能量Pd明显提高,表面散射成分的能量Ps与体散射成分的能量Pv明显下降。因此两层目标分解模型所分解出的结果更符合实际情况,可以较好地区分出森林区域和有一定旋转角度的建筑物区域。
具体实施方式
具体实施方式一、结合图1说明本具体实施方式。基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法,它包括如下步骤:
步骤一:获取PolSAR图像数据:
将获取的PolSAR数据通过水平-水平极化HH、水平-垂直极化HV、垂直-水平极化VH、垂直-垂直极化VV四个极化通道输入,并利用SAR成像算法得到四幅PolSAR图像数据:
[S]是后向散射矩阵,Shh、Shv、Svh、Svv分别代表HH、HV、VH、VV四个极化通道的后向散射系数;
步骤三:根据步骤二获得常规散射矢量
计算极化散射协方差矩阵<[C]>:
其中,<·>表示多视处理或空间平均,上标*表示复数共轭;
步骤四:将步骤三获得极化散射协方差矩阵<[C]>分解为反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym;
步骤五:对步骤四获得的反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym进行再分解;将反射对称散射成分<[C]>sym分解为表面散射、平行二面角散射和体散射,获得三种散射成分的能量;将非反射对称散射成分<[C]>asym分解为螺旋散射、线散射和旋转二面角散射,获得三种散射成分的能量;
步骤六:将步骤五获得的平行二面角散射与旋转二面角散射的能量进行求和,获得偶次散射能量Pd;
步骤七:利用上述步骤的表面散射的能量Ps、体散射的能量Pv和偶次散射的能量Pd合成RGB伪彩色图,通过区分不同颜色对建筑物区域和森林区域进行区分。
所述RGB伪彩色图,其中R代表偶次散射,G代表体散射,B代表表面散射,通过区分不同的颜色可以分辨出建筑物区域和森林区域,森林区域一般呈现绿色,而建筑物区域呈现红色。
本发明的具体实施的详细步骤为:
基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法,它包括如下步骤:
步骤一:获取PolSAR图像数据:
将获取的PolSAR数据通过水平-水平极化HH、水平-垂直极化HV、垂直-水平极化VH、垂直-垂直极化VV四个极化通道输入,并利用SAR成像算法得到四幅PolSAR图像数据:
[S]是后向散射矩阵,Shh、Shv、Svh、Svv分别代表HH、HV、VH、VV四个极化通道的后向散射系数;
所述步骤二:将散射矩阵矢量化并形成常规散射矢量的过程为:
利用Lexicographic基Ψ
L将散射矩阵矢量化得到四维散射矢量
矢量化过程为:
其中,Trace为求矩阵迹的运算,Lexicographic基ΨL为:
在单站后向散射情况下,根据互易定理,交叉极化通道即水平-垂直极化HV和垂直-水平极化VH的数据近似相同,利用两个通道数据的平均值,即令
将四维数据转化为三维,得到三维常规散射矢量
步骤三:根据步骤二获得常规散射矢量
计算极化散射协方差矩阵<[C]>:
其中,<·>表示多视处理或空间平均,上标*表示复数共轭;
步骤四:将步骤三获得极化散射协方差矩阵<[C]>分解为反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym;
所述步骤四:将步骤三获得极化散射协方差矩阵<[C]>分解为对称散射成分<[C]>sym和非对称散射成分<[C]>asym的过程为:
针对反射对称散射体,<ShhShv *>≈<ShvSvv *>≈0,故其协方差矩阵满足形式:
其中,A、B、C为实数,D为复数;
针对非反射对称散射体,其协方差矩阵满足形式:
其中,γ表示水平-水平极化HH与垂直-垂直极化VV的后向散射系数的比值;ρ表示水平-垂直极化HV与垂直-垂直极化VV的后向散射系数的比值;
根据反射对称和非反射对称散射体的协方差矩阵的形式,将极化散射协方差矩阵<[C]>分解为:
其中:Λ=|γ|2+2|ρ|2+1;
根据极化散射协方差矩阵<[C]>的相应元素相等,得到:
假设非反射对称散射能量占总能量的比重为η,即Pasym=ηPt,0≤η≤1,
其中,Pt=C11+C22+C33=Psym+Pasym,代表总散射能量,Psym和Pasym分别代表反射对称及非反射对称散射成分的能量;
η由输入的四个极化通道的数据求得:
已知η后,Psym,Pasym,ρ,γ由下式求得:
Psym=ηPt
Pasym=(1-η)Pt
最终获得反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym:
<[C]>asym=Pasym[C]asym
<[C]>sym=<[C]>-<[C]>asym。
步骤五:对步骤四获得的反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym进行再分解;将反射对称散射成分<[C]>sym分解为表面散射、平行二面角散射和体散射,获得三种散射成分的能量;将非反射对称散射成分<[C]>asym分解为螺旋散射、线散射和旋转二面角散射,获得三种散射成分的能量;
所述步骤五:对步骤四获得的反射对称散射成分<[C]>sym和非反射对称散射成分<[C]>asym进行再分解的过程为:
(1)反射对称散射成分<[C]>sym的分解过程为:
采用Freeman分解模型进行计算,将反射对称散射成分分解为表面散射、体散射和平行二面角散射三种散射成分;
表面散射用来描述粗糙表面的面散射现象,对应的极化散射矩阵为:
其中Rh和Rv分别表示水平和垂直极化波的反射系数
其中θ是雷达波局部入射角,εr是表面的相对介电常数。
从而可以得到表面散射对应的协方差矩阵为
其中fs对应于表面散射成分的贡献,β表示散射体水平极化波与垂直极化波反射系数的比值:
平行二面角散射由平行于雷达航迹方向的互相垂直的具有不同介电属性的两个散射面构成的直角结构所产生,假设垂直面在水平和垂直极化上的菲涅耳(Fresnel)反射系数分别为Rth和Rtv,而水平面的菲涅耳反射系数分别为Rgh和Rgv,则平行二面角散射的极化散射矩阵为:
其中
和
表示传输因子,γ
v表示垂直极化波的传播衰减和相位变化作用,γ
h表示水平极化波的传播衰减和相位变化作用;
故平行二面角散射对应的协方差矩阵为:
其中fd对应于偶次散射成分的贡献,α表示散射体水平极化波与垂直极化波反射系数的比值:
fd=|RtvRgv|2,
体散射一般发生在森林冠层区域,其对应的后向散射协方差矩阵的形式为:
根据Freeman分解模型可以得到:
其中,f
s,
f
v分别为表面散射、平行二面角散射和体散射三种散射成分的加权系数;
根据极化散射协方差矩阵<[C]>相应元素相等,可以得到方程组:
求解方程即可得到三种散射成分,此时分为两种情况:
Ⅰ若Re(C13)≥0,则认为表面散射占优,此时可认为α=-1得:
Ⅱ若Re(C13)<0,则认为垂直二面角散射占优,此时可认为β=1得:
最终,可以求得:
其中,Pv、Ps、分别为体散射、表面散射及平行二面角散射三种散射成分的能量;
(2)对非反射对称散射成分<[C]>asym的分解过程为:
非反射对称散射成分由螺旋散射、线散射及旋转二面角散射三种散射成分组成,故其分解形式如下式:
求解分为两种情况:
Ⅰ当时,线散射为主要散射机制,旋转二面角散射忽略为零,此时得:
Ⅱ当
时,旋转二面角散射为主要散射机制,线散射忽略为零,此时得:
其中,P
c、P
w、
分别代表螺旋散射、线散射及旋转二面角散射的能量。
步骤六:将步骤五获得的平行二面角散射与旋转二面角散射的能量进行求和,获得偶次散射能量Pd;
步骤七:利用上述步骤的表面散射的能量Ps、体散射的能量Pv和偶次散射的能量Pd合成RGB伪彩色图,通过区分不同颜色对建筑物区域和森林区域进行区分。
结合图2-图18进行验证:对图2所示的光学图像,分别通过传统Freeman方法与本发明基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法获取表面散射的能量Ps、体散射的能量Pv和偶次散射的能量Pd的强度灰度图;其中图3-5分别为传统Freeman方法依次获得的偶次散射的能量Pd、体散射的能量Pv和表面散射的能量Ps的灰度图,图6-8发明基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法依次获得的偶次散射的能量Pd、体散射的能量Pv和表面散射的能量Ps的灰度图。
从图2所示的光学图中可知,图3-8中白框内区域为与雷达航迹不平行的旋转建筑物区域,该部分应呈现出较强的偶次散射特性。则对图3-8中白框内的感兴趣区域进行放大,获取图9-14的灰度图;对图9-14中的能量分布进行统计,获取图15-18的曲线图,可知本发明基于非反射对称散射分量提取的PolSAR图像两层目标分解方法与传统Freeman方法相比,偶次散射的能量Pd的强度变大,体散射的能量Pv和表面散射的能量Ps的强度减小,更符合建筑物区域的特点。