資料介紹
從極化SAR圖像數(shù)據(jù)中,我們可以提取目標(biāo)的極化散射特性,從而實(shí)現(xiàn)全極化數(shù)據(jù)的分類和聚類等其他應(yīng)用。這需要我們對(duì)極化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,有效地分離出目標(biāo)的散射特性,其理論核心是目標(biāo)分解。本文針對(duì)幾種現(xiàn)有的目標(biāo)分解方法進(jìn)行了深入的分析和研究,并從分解思想、分解結(jié)果、算法實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)、計(jì)算量以及應(yīng)用范圍等多方面進(jìn)行比較,以期對(duì)這些分解方法進(jìn)行更深刻的理解,為目標(biāo)分解方法的實(shí)際應(yīng)用提供一定的理論參考。
關(guān)鍵詞:SAR; 信息處理;目標(biāo)極化分解; 散射矩陣
多極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)通過測(cè)量地面每個(gè)分辨單元內(nèi)的散射回波,進(jìn)而獲得其極
化散射矩陣以及Stokes矩陣[1]。極化散射矩陣將目標(biāo)散射的能量特性、相位特性和極化特性統(tǒng)一起來,相對(duì)完整的描述了雷達(dá)目標(biāo)的電磁散射特性[2],為更加深入地研究地物目標(biāo)提供了重要的依據(jù),極大地增強(qiáng)了成像雷達(dá)對(duì)目標(biāo)信息的獲取能力。
從極化SAR圖像數(shù)據(jù)中,我們可以提取目標(biāo)的極化散射特性,從而實(shí)現(xiàn)全極化數(shù)據(jù)的分
類和聚類等其他應(yīng)用。這需要我們對(duì)極化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,有效地分離出目標(biāo)的散射特性,其理論核心是目標(biāo)極化分解?,F(xiàn)有的目標(biāo)分解主要有兩類方法:基于復(fù)反射電壓矩陣的相干分解和基于反射功率矩陣的特征分解?;趶?fù)反射電壓矩陣的分解方法有多種,常用的有Pauli分解,Polar分解等?;诜瓷涔β示仃嚨姆纸庥蠧loud分解等。本文從目標(biāo)分解的基本理論出發(fā),對(duì)這些分解方法進(jìn)行了深入的分析,并從方法的理論核心、算法實(shí)現(xiàn)和性能特點(diǎn)等多方面進(jìn)行總結(jié)和比較,以便對(duì)這些分解方法進(jìn)行更深刻的把握,為目標(biāo)分解方法的實(shí)際應(yīng)用提供一定的理論參考。
關(guān)鍵詞:SAR; 信息處理;目標(biāo)極化分解; 散射矩陣
多極化合成孔徑雷達(dá)(SAR)通過測(cè)量地面每個(gè)分辨單元內(nèi)的散射回波,進(jìn)而獲得其極
化散射矩陣以及Stokes矩陣[1]。極化散射矩陣將目標(biāo)散射的能量特性、相位特性和極化特性統(tǒng)一起來,相對(duì)完整的描述了雷達(dá)目標(biāo)的電磁散射特性[2],為更加深入地研究地物目標(biāo)提供了重要的依據(jù),極大地增強(qiáng)了成像雷達(dá)對(duì)目標(biāo)信息的獲取能力。
從極化SAR圖像數(shù)據(jù)中,我們可以提取目標(biāo)的極化散射特性,從而實(shí)現(xiàn)全極化數(shù)據(jù)的分
類和聚類等其他應(yīng)用。這需要我們對(duì)極化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,有效地分離出目標(biāo)的散射特性,其理論核心是目標(biāo)極化分解?,F(xiàn)有的目標(biāo)分解主要有兩類方法:基于復(fù)反射電壓矩陣的相干分解和基于反射功率矩陣的特征分解?;趶?fù)反射電壓矩陣的分解方法有多種,常用的有Pauli分解,Polar分解等?;诜瓷涔β示仃嚨姆纸庥蠧loud分解等。本文從目標(biāo)分解的基本理論出發(fā),對(duì)這些分解方法進(jìn)行了深入的分析,并從方法的理論核心、算法實(shí)現(xiàn)和性能特點(diǎn)等多方面進(jìn)行總結(jié)和比較,以便對(duì)這些分解方法進(jìn)行更深刻的把握,為目標(biāo)分解方法的實(shí)際應(yīng)用提供一定的理論參考。
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