CN110058230B - 基于全极化sar的陡峭地形取向角的估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法，包括：根据全极化合成孔径雷达数据计算陡峭地形的无确定参考轴的取向角，确定自适应拓展选择参数，将所述无确定参考轴的取向角拓展为与垂直极化轴v之间的夹角，从而获取陡峭地形取向角的正确估计值。本发明还提出一种基于全极化合成孔径雷达的陡峭地形取向角的估计系统，包括相干矩阵获取模块、参数计算模块、无特定参考轴的取向角计算模块、自适应拓展选择参数计算模块和陡峭地形取向角估计模块。根据全极化合成孔径雷达数据计算目标无确定参考轴时的被压缩的极化取向角，确定取向角的参考轴并对其进行拓展，有效拓展了取向角的估计范围，实现了准确估计陡峭地形取向角的目的。

Description

基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法及系统

技术领域

本发明涉及全极化合成孔径雷达目标的极化取向角估计领域，特别涉及一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法及系统，尤其适用于陡峭地形目标。

背景技术

全极化合成孔径雷达(合成孔径雷达Synthetic Aperture Radar简称SAR)能够获取目标的全极化散射信息，相比于单极化合成孔径雷达，可以更全面的对目标状态与性质进行描述，因此近些年来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。目标取向角指的是目标绕雷达视线旋转的角度，可以通过全极化合成孔径雷达数据进行估计。如文献1[J.S.Lee,D.L.Schuler,and T.L.Ainsworth,“Polarimetric SAR datacompensation for terrain azimuth slope variation,”IEEE Trans.Geosci.RemoteSens.,2000,38(5):2153–2163]，已有研究表明地表坡度起伏与取向角之间存在特定关系。因此取向角作为地表状态反演的重要参数受到广泛关注，取向角估计与也成为近二十年来非常热门的一个研究课题。

圆极化算法和最小化交叉极化算法是目前应用的最为广泛的两种取向角估计算法。如文献2[J.S.Lee,D.L.Schuler,T.L.Ainsworth,et al,“On the estimation ofradar polarization orientation shifts induced by terrain slopes,”IEEETrans.Geosci.Remote Sens.,2002,40(1):30–41]圆极化算法基于对目标的反射对称性假设，在圆极化基下得到了取向角求解的表达式，结果与实际地表测量数据有较好的一致性。最小化交叉极化算法，如文献3[F.Xu and Y.Q.Jin,“Deorientation theory ofpolarimetric scattering targets and application to terrain surfaceclassification,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,2005,43(10):2351-2364]文献4[W.An,Y.Cui,and J.Yang,“Three-component model-based decomposition forpolarimetric SAR data,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,2010,48(6):2732-2739]文献5[Y.Yamaguchi,A.Sato,W.-M.Boerner,et al,“Four-component scattering powerdecomposition with rotation of coherency matrix,”IEEE Trans.Geosci.RemoteSens.,2011,49(6):2251-2258]文献6[S.W.Chen,M.Ohki,and M.Shimada,“Deorientationeffect investigation for model-based decomposition over oriented built-upareas,”IEEE Geosci.Remote Sens.Lett.,2013,10(2):273-277]则是基于最小化目标的交叉极化散射功率的思想对目标进行取向角求解，并且获得了与圆极化算法相同的取向角估计结果。

然而，上述算法都将取向角的求解范围限制于[-45°,45°]之间，极大的限制了算法的可应用性。从取向角与地表坡度的关系可以推出，由地表起伏引起的取向角范围应该在[-90°,90°]之间。因此，利用已有算法进行陡峭地形的取向角估计只能得到缠绕的不准确的角度值，从而导致利用取向角信息进行地表参数反演时出现问题。已有算法只能得到小范围的取向角的本质原因在于，没有对角度的参考轴进行规定，即，没有确定取向角究竟是目标取向相对于水平极化轴h的夹角，还是相对于垂直极化轴v的夹角，因而求解得到的角度范围是[-45°,45°]。通过对参考轴的确定，目标的取向将唯一确定，其角度范围也将被拓展至实际取值范围[-90°,90°]之间。结合自然地表的散射模型确定参考轴，便可以实现陡峭地形取向角的无缠绕正确估计。

发明内容

本发明的目的在于克服现有取向角估计方法由于参考轴不确定导致得到的取向角范围过小，无法进行大取向目标的取向角估计的问题，从而提供一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法及系统，实现陡峭地形取向角的准确估计。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法及系统，所述方法包括：

根据全极化合成孔径雷达数据计算目标无确定参考轴时的被压缩的极化取向角，确定参考轴，对其进行自适应拓展，从而实现陡峭地形目标取向角的正确估计。

作为所述方法的一种改进，角度的参考轴包含水平极化方向h和垂直极化方向v两种选择；该方法包括以下步骤：

步骤1)根据全极化合成孔径雷达的极化数据，获得陡峭地形目标的相干矩阵[T]，计算Huynen参数B、E、C和H；

步骤2)根据步骤1)得到的Huynen参数B和E，求解无特定参考轴的取向角

步骤3)基于步骤1)得到的Huynen参数C、H和步骤2)得到的取向角

计算自适应拓展选择参数C′；

步骤4)根据步骤3)得到的自适应拓展选择参数C′以及步骤2)得到的无特定参考轴的取向角

将无特定参考轴的取向角

自适应拓展为与垂直极化轴v之间的夹角

获得最终的拓展的估计结果。

作为所述方法的一种改进，所述步骤1)具体包括：根据全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]，计算Huynen参数B、E、C和H；其中，

目标的相干矩阵[T]表示如下：

其中，T₁₁、T₁₂、T₁₃、T₂₁、T₂₂、T₂₃、T₃₁、T₃₂和T₃₃为相干矩阵[T]的元素；

计算Huynen参数B、E、C和H的方法如下：

其中，Re{·}表示取实部。

作为所述方法的一种改进，所述步骤2)中，根据Huynen参数B和E，求解无特定参考轴的取向角

为：

其中，

作为所述方法的一种改进，所述步骤3)中，基于Huynen参数C、H和无特定参考轴的取向角

计算自适应拓展选择参数C′：

根据C′的正负，便可以判断无特定参考轴的取向角

的参考轴：C′>0表示h轴，C′≤0表示v轴。h轴为水平极化轴，v为垂直极化轴。

作为所述方法的一种改进，所述步骤4)根据参数C′以及取向角

将无特定参考轴的取向角

自适应拓展为与垂直极化轴v之间的夹角

并作为最终的拓展结果；其中，将

拓展为

其中，

为最终求解的取向角结果。

本发明还提出一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计系统，所述系统包括：相干矩阵获取模块、参数计算模块、无特定参考轴的取向角计算模块、自适应拓展选择参数计算模块和陡峭地形取向角估计模块；所述相干矩阵获取模块，用于读入全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]；所述参数计算模块，用于根据相干矩阵[T]计算Huynen参数；所述无特定参考轴的取向角计算模块，用于根据Huynen参数求解无特定参考轴的取向角；所述自适应拓展选择参数计算模块，用于根据无特定参考轴的取向角计算自适应拓展选择参数；所述陡峭地形取向角估计模块，用于根据自适应拓展选择参数，将无特定参考轴取向角

自适应拓展为与垂直极化轴v之间的夹角

获得陡峭地形取向角的正确估计值。

本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述任一项所述的方法。

本发明的优点在于：

本发明提出的基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法，确定陡峭地形目标取向角的参考轴并对其进行拓展，有效拓展了取向角的估计范围，实现了准确估计陡峭地形取向角的目的。

附图说明

图1是本发明的基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法的流程图；

图2是本发明基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法的实施例中的极化数据的Pauli图；

图3是本发明利用实际地表坡度数据推导得到的真实取向角结果；

图4是本发明利用已有算法得到的取向角的估计结果；

图5是本发明参考轴确定的取向角示意图；

图6是采用本发明的目标取向角估计方法得到的取向角结果。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细的说明。

如图1所示，本发明的方法包括以下步骤：

步骤1)根据全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]，计算Huynen参数B、E、C和H；

步骤2)根据步骤1)得到的Huynen参数B和E，求解无特定参考轴的取向角

步骤3)基于步骤1)得到的Huynen参数C、H和步骤2)得到的无特定参考轴的取向角

计算自适应拓展选择参数C′；

步骤4)根据步骤3)得到的自适应拓展选择参数C′以及步骤2)得到的无特定参考轴的取向角

将无特定参考轴的取向角

拓展为与垂直极化轴v之间的夹角

获得最终的拓展的估计结果。

下面进一步阐明本发明方法中的步骤。

在步骤1)中，首先根据全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]，计算Huynen参数B、E、C和H；其中，

目标的相干矩阵[T]表示如下：

其中，T₁₁、T₁₂、T₁₃、T₂₁、T₂₂、T₂₃、T₃₁、T₃₂和T₃₃为相干矩阵[T]的元素；

计算Huynen参数B、E、C和H的方法如下：

其中，Re{·}表示取实部，因此Huynen参数B、E、C和H都是实数。由于[T]矩阵中的T₁₂、T₁₃、和T₂₃都是复数，因此采用Huynen参数表示具有简洁明了的优点。此外，利用Huynen参数表示取向角估计公式还具有清晰直观的优点。但本质上，两种表示是等价的。

在一个实施例中，全极化数据来自日本ALOS PALSAR获得的日本富士山数据，其Pauli图像如图2所示。由图2可知，除去左侧的水体和右侧部分平地区域，图中大部分区域地形起伏较大，尤其是中间的富士山主峰和右侧的山脉区域，山势险峻，地形陡峭。

根据取向角与地形坡度之间的关系，可以通过实际地表起伏参数计算取向角，计算公式如下：

其中，ω是方位向地表倾角，γ是距离向地表倾角，φ是雷达波入射角。结合美国的航天飞机雷达地形测绘任务得到的实际地表高程数据和ALOS PALSAR自身的观测数据，利用式(3)求出该场景的取向角，如图3所示。由图中可以看出，由于地形起伏过于剧烈，地表陡峭，图中许多区域都具有较大的取向角，如富士山主峰和右侧的山脉区域，取向角的取值范围在[-90°,90°]之间。对比图2和图3可以看出，二者的成像角度不同。这是因为图2是雷达图像，雷达成像是斜视，且具有透视收缩效应，对于高度较高的地区尤其严重。而图3结果来自高程图的推导，成像角度是俯视。上述差异导致利用雷达数据求解取向角的视角与图3有所不同，但并不影响本质。

在步骤2)中，根据Huynen参数B和E，利用已有算法求解无特定参考轴的取向角

的计算公式为：

其中，

如前所述，圆极化算法和最小化交叉极化算法得到的取向角结果相同，式(4)便是其在Huynen参数下的表示。

由式(3)可推得，取向角的取值范围应该在[-90°,90°]之间。因此用式(4)求解取向角会导致问题，尤其是对于取向角范围可能远远超出了[-45°,45°]的陡峭地形场景而言。图4给出了利用式(4)对图2所示极化数据进行取向角估计的结果。对比图4和图3可知，已有算法得到的结果偏小，尤其是对于地势陡峭的区域，取向角的估计结果不准确，与图3差异较大。原因分析如下：

目标存在取向角意味着目标相对于雷达视线存在一定的偏转。在水平垂直极化基下，取向角即是目标的取向与h-v基之间的夹角。此时有非常重要的问题需要考虑，取向角究竟该以哪个基为参考轴进行定义，水平极化轴h还是垂直极化轴v？基于三角函数理论，在取向角的实际取值范围[-90°,90°]内，存在两个角度

值满足式(4)，这两个角度中，只有一个属于[-45°,45°]，另一个与之相差±90°。传统算法采用式(4)对取向角进行估计并限制角度范围在[-45°,45°]之间，而忽略了另一个取值的存在。事实上，两个角度相差±90°，即意味着在h-v基下，两个角度是参考不同的轴定义的同一个角度。例如，相对于h基定义的30°角，就相当于相对于v基定义的-60°角，而由于-60°超出了[-45°,45°]的范围，因而被舍弃，只取30°角(本文所述的角度的正负表示目标相对于参考基旋转的方向，顺时针为负，逆时针为正)。式(4)对于取向角的求解，只能得到[-45°,45°]范围内的取向角，说明目标的取向在超过45°后便会发生折叠，其估计的角度是无确定参考轴的。而通过确定角度的参考轴，角度范围便可以拓展至[-90°,90°]之间，从而能够准确进行陡峭地形的取向估计。

在步骤3)中，基于Huynen参数C、H和取向角

计算自适应拓展选择参数C′的公式如下：

本质上说，自适应拓展选择参数C′其实是目标去取向后的Huynen参数C，能够反映地表目标的重要散射特性。对于通常以Bragg散射为主的自然地表而言，当无取向角分布时其满足：C≤0，即v极化功率不小于h极化功率，相当于地表目标对取向角的定义是以v极化基作为参考轴。此时取向角的示意图如图5所示，由图可知，角度的取值范围在[-90°,90°]之间。因此，经过正确取向角补偿后的地表目标将会具有C′≤0的特性。若经过补偿后有C′>0，说明此时求解得到的角度是与水平极化轴h之间的夹角，即以水平极化轴h为参考轴。根据C′的正负，便可以判断取向角

的参考轴，C′>0表示取向角的参考轴为水平极化轴h，C′≤0表示取向角的参考轴为垂直极化轴v。

基于上述分析，在步骤4)中，根据参数C′以及取向角

将无特定参考轴的取向角

自适应拓展为与垂直极化轴v之间的夹角

垂直极化轴v为参考轴，本质上相当于将以水平极化轴h为参考轴的角度转化为以垂直极化轴v为参考轴，并作为最终的拓展结果。这一操作需要注意两点：首先，由于极化轴h与v在极化波平面内是正交的，因此，转化只需要将

进行90°的增减即可，即两种不同的极化轴的选择导致的角度结果只有90°的偏差。第二，由于取向角范围是[-90°,90°]之间，选择加或减90°需要根据

的正负确定。例如，以水平极化轴h为参考轴的30°取向角，相对于垂直极化轴v而言应该是-60°，而不是120°，后者超出了取向角的有效范围。

将

拓展为

的计算方法为：

其中，

为最终求解的取向角结果。

图6给出了利用式(6)求解得到的取向角结果。可以看出，确定了参考轴后的取向角范围得到了拓展，能够达到[-90°,90°]。对比图3可知，式(6)得到的结果与实际地表数据得到的取向角结果具有非常高的一致性，能够准确反应陡峭地势的取向角分布，克服了传统算法的缺点，对于地表状态反演具有重要的现实意义。

本发明还提出一种基于全极化合成孔径雷达的陡峭地形取向角的估计系统，所述系统包括：相干矩阵获取模块、参数计算模块、无特定参考轴的取向角计算模块、自适应拓展选择参数计算模块和陡峭地形取向角估计模块；所述相干矩阵获取模块，用于读入全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]；所述参数计算模块，用于根据相干矩阵[T]计算Huynen参数；所述无特定参考轴的取向角计算模块，用于根据Huynen参数求解无特定参考轴的取向角；所述自适应拓展选择参数计算模块，用于根据无特定参考轴的取向角计算自适应拓展选择参数；所述陡峭地形取向角估计模块，用于根据自适应拓展选择参数，将无特定参考轴取向角

自适应拓展为与垂直极化轴v之间的夹角

垂直极化轴v为参考轴，获得陡峭地形取向角的正确估计值。

本发明还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法。

本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述任一项所述的方法。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计方法，包括：根据全极化合成孔径雷达数据计算陡峭地形的无确定参考轴的取向角，确定自适应拓展选择参数，将所述无确定参考轴的取向角拓展为与垂直极化轴v之间的夹角，从而获取陡峭地形取向角的正确估计值；

所述方法具体包括：

根据全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]；

根据相干矩阵[T]计算Huynen参数；

根据Huynen参数求解无特定参考轴的取向角；

根据无特定参考轴的取向角计算自适应拓展选择参数；

根据自适应拓展选择参数，将无特定参考轴的取向角拓展为与垂直极化轴v之间的夹角，获得陡峭地形取向角的正确估计值；

所述根据全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]：

其中，T₁₁、T₁₂、T₁₃、T₂₁、T₂₂、T₂₃、T₃₁、T₃₂和T₃₃为相干矩阵[T]的元素；

所述根据相干矩阵[T]计算Huynen参数，包括：B、E、C和H：

其中，Re{·}表示取实部；

所述根据Huynen参数求解无特定参考轴的取向角，具体包括：根据Huynen参数B和E，计算无特定参考轴的取向角

其中，

所述根据无特定参考轴的取向角计算自适应拓展选择参数具体包括：基于Huynen参数C、H和无特定参考轴的取向角

计算自适应拓展选择参数C′：

根据自适应拓展选择参数，将无特定参考轴取向角拓展为与垂直极化轴v之间的夹角，获得陡峭地形取向角

的正确估计值，具体包括：

计算陡峭地形取向角

为：

其中，

为陡峭地形取向角的正确估计值。

2.一种基于全极化SAR的陡峭地形取向角的估计系统，其特征在于，所述系统包括：相干矩阵获取模块、参数计算模块、无特定参考轴的取向角计算模块、自适应拓展选择参数计算模块和陡峭地形取向角估计模块；

所述相干矩阵获取模块，用于读入全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]；

所述参数计算模块，用于根据相干矩阵[T]计算Huynen参数；

所述无特定参考轴的取向角计算模块，用于根据Huynen参数求解无特定参考轴的取向角；

所述自适应拓展选择参数计算模块，用于根据无特定参考轴的取向角计算自适应拓展选择参数；

所述陡峭地形取向角估计模块，用于根据自适应拓展选择参数，将无特定参考轴的取向角拓展为与垂直极化轴v之间的夹角，从而获得陡峭地形取向角的正确估计值；

所述读入全极化合成孔径雷达的极化数据，获得目标的相干矩阵[T]：

其中，T₁₁、T₁₂、T₁₃、T₂₁、T₂₂、T₂₃、T₃₁、T₃₂和T₃₃为相干矩阵[T]的元素；

所述根据相干矩阵[T]计算Huynen参数，包括：B、E、C和H：

其中，Re{·}表示取实部；

所述根据Huynen参数求解无特定参考轴的取向角，具体包括：根据Huynen参数B和E，计算无特定参考轴的取向角

其中，

所述根据无特定参考轴的取向角计算自适应拓展选择参数；具体包括：基于Huynen参数C、H和无特定参考轴的取向角

计算自适应拓展选择参数C′：

所述根据自适应拓展选择参数，将无特定参考轴的取向角拓展为与垂直极化轴v之间的夹角，从而获得陡峭地形取向角的正确估计值；具体包括：

计算陡峭地形取向角

为：

其中，

为陡峭地形取向角的正确估计值。

3.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1所述的方法。

4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行权利要求1所述的方法。

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