一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法

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1、第1期电子学报VoI．43No．120l5年1月ACrAELECⅡ0NICASINICAJan．2015一种适合方位建筑物的基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法闫丽丽，一，张继贤，高井祥，黄国满(1．中国测绘科学研究院，北京10083o；2．中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州221：,116)摘要：针对走向与雷达飞行方向不平行的建筑物(简称为方位建筑物)，提出了一种基于物理散射模型的极化SAR影像四分量分解方法．该方法用于区分散射类型易混淆的方位建筑物和植被．本文首先对方位角补偿后的相干矩阵进行相位旋转；然后构造一种修正的体散射模型，该模型包含纯体散射模型和方位二面角散射

2、模型；最后加入两个能量限制条件，有效避免了负能量像素点的出现．实验结果表明，与已有的四分量分解方法相比，提出的分解方法有效解决方位建筑物被误识别为植被等体散射类型的问题且消除了负能量，有利于从植被中区分方位建筑物．关键词：极化SAR；四分量分解；方位建筑物；体散射模型；相位旋转；方位角补偿中图分类号：TP753文献标识码：A文章编号：0372．2112(2015)01—0203—06电子学报ERE．http：／／www．ejourna1．org．caDOI：10．3969／j．issn．0372—2112．2015．01．032FOur-ComponentModel-BasedDec

3、ompositionofPolarimetricSARDataforOrientedUrbanBuildingsYANLi．1i'，ZHANGji．xian，GAOJing—xiang，HUANGGuo．man(1．ChineseAcademyofS愕andMapping，＆l0o83o，Ch／na；2．SchoolofEnvironmentScienceandSpatialInformaties，ChinaUnitersityofMiningandTech~，Xuzhou，Jiangsu221116，Ch／na)Abstract：Tinspaperl~~scntsallimprov

4、ementtoafour-componentmodel-baseddecompositionschemeofpolarime~csyn—theticapertureradar(SAR)imagesfororientedurbanbuildings．Techniquestodiscriminatetheambiguitybetweenorientedbuild-ingsandvegetationareproposed．First，phaserotation(PR)ofthecoherencymalrixafterorientationanglecompensation(OAC)isde

5、rivedtominimizethecross-polarizationcomponent．Second，allalternativevolumescatteringmodelwimacriterionforpureran—domnessscatterersand／ororienteddihedralslructuresisintroducedintheproposeddecomposition．Finally，powerconstraintsare印一pendedtotheschemetopreventnegativepowers．Itisshownthattheorientedu

6、rbanbuildingsaleweldistinguishedasdoublebounceobjectsfromvegetationareascomparedtothosefromtheexistingfourcomponentdecompositionsandthenegativepowersareeliminated．Keywords：polarime~csyntheticapertureradar(SAR)；four-componentdecomposition；orientedbuildings；volumescatter-ingmodel；phaserotation(PR

7、)；orientationanglecompensation(OAC)模型．1引言然而，在城市建筑物区域使用Yamaguchi分解存在极化目标分解在全极化SAR影像的分类、变化检以下两个问题．一个问题是走向与雷达方位向有一个倾测、目标识别和地表参数反演中起着重要的作用L1j．基斜角度的建筑物，即方位建筑物，被分解为如树木或者于物理模型的非相干分解技术是当前极化分解研究的植被的体散射类型，这是由于在倾斜照射情况下交叉极热点．Freeman和Durden[2J