基于全极化sar数据的影像分类与介电信息提取

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1、分类号：TP79单位代码：10183研究生学号：2013622057密级：公开吉林大学硕士学位论文基于全极化SAR数据的影像分类与介电信息提取ImageClassificationandDielectricInformationExtractionBasedonFullyPolarimatricSARData作者姓名：张晨曦专业：地球探测与信息技术研究方向：遥感与地理信息系统指导教师：杨长保副教授培养单位：地球探测科学与技术学院2016年5月基于全极化SAR数据的影像分类与介电信息提取ImageClassificationandDielectricInformationExtracti

2、onBasedonFullyPolarimatricSARData作者姓名：张晨曦专业名称：地球探测与信息技术指导教师：杨长保副教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月28日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则应承担侵巧的法律责任。，吉林大学硕±学位论文原创性声明，本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。陈文中己经注明引用的内容外，

3、本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体レ，均己在文中ッ明确方式标明。。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担学位论文作者签名：＞｜曰期：｛年＾月曰）摘要基于全极化SAR数据的影像分类与介电信息提取摘要（作者：张晨曦指导教师：杨长保副教授）相比传统可见光、近红外传感器，SAR有着无可比拟的优点，能够全天时全天候进行全球范围内的对地工作，避免云雨等不良天气的影响。极化SAR以麦克斯韦方程组为数学基础，以雷达方程、极化电磁波理论、极化目标分解理论、微波散射理论为基本原理。极化SAR系统可以探测到更丰富的目标散射信

4、息，为图像分类、目标识别和地表参数反演提供了新的方法，因此研究极化SAR的应用具有重要的理论与实际意义。论文选择辽宁省兴城地区作为研究区域，实验区涵盖多数地物类型，具有一定的代表性，具体包括海域、漫滩、城镇、农田、林地等。论文采用ALOS PALSAR全极化合成孔径雷达数据，对研究区进行地物分类和介电常数反演两方面的研究，取得了一定创新性的成果，具体如下：1、基于极化目标分解理论的非监督图像分类方法研究。论文在极化分解的理论基础上进一步得到了描述物体散射随机程度的熵(H)和反熵(A)，以及代表散射体不同散射机制的平均散射角(α)。通过研究散射体在H/α平面内的位置以确定地物散射类型，并

5、采取Wishart分类器进行聚合分类。由于极化散射矩阵服从多变量复Wishart分布且不易受到极化定标的影响，因此由复Wishart概率密度函数建立的Wishart距离估计在极化SAR分类应用中非常稳健且易于使用。在H/α/Wishart分类结果中引入反熵后丰富了极化信息，改善了相似的自然地物聚类可能跨越决策平面边界被随机分配到不同类别的情况，使得分类结果图像噪声减小，类别细致，精度提高。2、研究区内微波散射模型的适用性讨论。不同的微波散射模型适用于不同程度的地表粗糙度尺度范围，小扰动模型适用于相对平滑的地表，定量描述为kh0<0.3，kL<3，s<3；Oh模型适用的粗糙度范围较广，定

6、量描述为0.1

7、1后模型仅为同极化率、波数、入射角与相对介电常数间的关系。利用简化后的小扰动模型反演的相对介电常数结果与研究区实际介电情况较吻合。4、讨论了Oh模型介电常数反演结果与岩性间的关系，并初步证明Oh模型适用于浅雪覆盖区。对比区域岩性地质图，发现Oh模型介电常数反演结果对红色花岗岩的分辨情况较好，其边界与岩性图中红色花岗岩边界形状较为吻合，总体呈高值分布。然而其他岩性的介电情况区分并不明显，这可能受到当时地表实际情况（如植被及积雪等）影响。论文利用同