极化合成孔径雷达干涉技术

极化合成孔径雷达干涉（Pol—InSAR）技术是将极化技术引入干涉SAR研究的新兴技术。利用全极化、高精度、高标定,通过对全相干的极化数据进行干涉分析,把目标的精细结构特征与空间信息结合起来,大大提高一般标量干涉的性能。介绍了极化合成孔径雷达干涉技术的基本原理和发展状况,讨论了一些需要解决的关键问题,并给出了该技术的主要应用和发展趋势。     

SAR图像的极化干涉非监督Wishart分类方法和实验研究

该文在合成孔径雷达图像的极化非监督Wishart分类的基础上,给出了一种利用极化干涉信息对合成孔径雷达图像进行非监督分类的方法。该方法主要利用一(66)的极化干涉相关矩阵,从而可以同时考虑单幅图像的全极化信息以及两幅像对之间的互相关信息。该文详细阐述了该方法的具体实现,并利用NASA/JPL的SIR-C/X-SAR系统在中国天山地区的L波段实测数据进行了实验研究。给出了利用该方法对实验数据进行分类的结果,并与极化非监督Wishart分类的结果进行了比较。结果表明,该方法能够很好地分辨不同类型的地物,保持地物的细节,并且比极化非监督Wishart分类结果有很大改善。     

全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征分析

该文基于乘性相干斑模型,对全极化合成孔径雷达多视图像的极化特征参数(同极化比、交叉极化比和同极化相位差)进行了分析,利用实际的模拟数据对特征参数的PDF进行了拟合测试,分析了多视极化特征参数的统计特性对极化相干斑抑制算法的影响。利用极化比和相位差的特点,对地物进行分类,所得分类精度与利用最优极化分类法的分类精度具有可比性。     

极化合成孔径雷达图像目标去定向性质及应用

定向角是极化合成孔径雷达(SAR)图像的一个重要参数。去定向在一定程度上可以降低目标随机取向的影响。目标去定向后,有些极化参数会改变,有些保持不变。本文对去定向理论进行了小结,讨论了极化SAR图像目标去定向的性质,分析了去定向前、后二次散射系数的变化趋势。分别以这2个指标对极化SAR数据进行分类比较,结果表明后者能较好地区分3种常见的散射目标。     

合成孔径雷达简缩极化干涉数据的植被高度反演技术研究

该文提出了一种利用合成孔径雷达简缩极化干涉数据进行植被高度反演的三阶段方法。将全极化干涉数据处理中的相干最优方法引入简缩极化干涉数据处理,由相位最优相干系数对应的最优相位获得体去相干系数和地表相位的初始估计,利用相干区域边界提取方法更新体去相干系数,得到精确的植被高度估计值。采用欧空局提供的L波段的模拟全极化干涉数据构造简缩极化数据集,将该数据用于植被反演,反演结果验证了提出方法的有效性。     

基于贝叶斯信息准则的极化干涉SAR图像非监督分类

该文提出一种利用贝叶斯信息准则自动确定聚类类别数的极化干涉SAR非监督分类算法。该方法首先利用Shannon熵特征对极化干涉SAR图像进行初始分类,然后利用期望最大化(Expectation-Maximization, EM)算法和标号代价(LabelCost)优化算法对分类结果进行迭代优化,同时通过贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion, BIC)自动确定非监督分类的最佳类别数。实验结果表明该算法能够较准确地确定分类类别数,并具有较为满意的分类效果。     

双基线极化干涉合成孔径雷达的植被参数提取

由于单基线极化干涉SAR技术(如三阶段法、ESPRIT算法等)反演植被参数的方法受限于具有最小地体幅度比的观测数据,影响冠层或地表有效相位中心的估计,因此往往低估植被的高度。该文通过增加另一个基线的极化干涉SAR数据在一定程度上解决单基线反演技术存在的这个缺陷,并适当改进双基线极化干涉SAR技术,降低植被参数估计的动态偏差,最后用模拟数据和实际数据验证了该方法。     

基于极化特征参数和极化干涉最优参数的改进四元素分解方法

雷达目标的后向散射对目标姿态与雷达视线的相对几何关系十分敏感,同一目标相对于雷达视线的姿态不同时,散射特性十分不同。倾斜地表和倾斜建筑物等目标可能扭转后向散射回波的极化基,进而导致交叉极化分量过高,图像体散射成分过估计。该文针对图像体散射成分过估计的现象,提出一种基于极化特征参数($ H/{\alpha} $)和极化干涉相似性参数(PISP)的极化干涉分解方法。该方法充分考虑了散射体在雷达视线方向上的散射多样性,对不同取向的倾斜地表和倾斜建筑物等目标产生的交叉极化分量进行更好的适配,得到更好的分解结果。最后,利用由中国科学院电子学研究所获取的机载C波段全极化干涉数据验证该方法在极化干涉分解中的有效性。实验结果表明,该改进算法可以有效、正确地区分地物散射特性。     

极化干涉SAR面向城区不同处理模式的误差影响分析

极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)在城区等复杂场景下的应用受到了越来越多的关注。面向城区的极化干涉SAR处理主要包括基于极化最优相干的干涉测高、基于极化分解的干涉测高、联立极化干涉观测方程直接求解不同散射机制高度这3种模式。现有研究对各类误差在极化干涉SAR不同处理模式下的综合影响分析尚很欠缺。该文在构建极化干涉SAR误差模型的基础上,提出了联立极化观测方程下散射机制的求解方法,推导了极化失真和干涉误差在极化干涉SAR不同处理模式下的综合影响模型,并通过仿真验证了模型的正确性,同时给出了3种处理模式补偿误差后的高度反演结果,补偿误差后通过极化最优相干得到建筑区域高度的均方根误差(RMSE)为2.77 m。在此基础上,通过仿真给出了极化干涉SAR不同处理模型下的误差影响曲线,比较了不同处理模型受误差影响的程度,并给出了合理解释,研究结果为极化干涉SAR系统设计、处理方法选择及数据应用提供了参考。     

极化合成孔径雷达图像目标定向角

定向角是极化合成孔径雷达(SAR)图像目标的一个重要参数,出于不同应用背景,定向角有多种定义方法。对8种不同定向角定义方法进行了比较,分析了其内在联系。得出Huynen方法和Schuler方法物理意义一致,前者适用于单视极化SAR数据,后者适用于多视情况。杨健方法、Cameron方法、Krogager方法和徐丰方法是等价的,适用于单视数据;Lee方法和安文韬方法等价,适用于多视数据。     

Information Theory-Based Approach for Contrast Analysis in Polarimetric and/or Interferometric SAR Images

We propose a new approach for evaluating the contribution of the different channels of polarimetric and interferometric synthetic aperture radar (PolInSAR) images. For that purpose, we demonstrate that the Bhattacharyya distance between the probability density functions of neighboring regions in the image provides an efficient scalar contrast measure. We show that the analysis of this contrast measure allows one to precisely characterize the contribution of each channel for different system configurations, including intensity, polarimetric, and interferometric images. We illustrate this approach using a real synthetic aperture radar image to compare several polarimetric system architectures. Since PolInSAR imaging configurations can correspond to complex and expensive systems, the proposed method can be helpful in system imaging optimization.      

Forest Biophysical Parameter Estimation Using L- and P-Band Polarimetric SAR Data

L- and P-band airborne polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data acquired by the RAMSES system over different height maritime pine (Pinus Pinaster Ait.) stands of the Nezer forest (Landes, France) have been evaluated for forest biophysical parameter estimation. A pseudolinear correlation has been brought to evidence at P-band between polarimetric anisotropy and mean tree height, which is also linked to other biophysical parameters in the Nezer forest, meaning that SAR polarimetry constitutes a promising tool for forest parameter retrieval at low frequency. The spatial conditions have been evaluated through the quantification of the impact of signal-to-noise ratio diminution and resolution degradation on the forest height inversion. It has been shown that the inversion accuracy remains acceptable for N Esigma₀, representing the noise level of the SAR image, which is lower than -15 dB, and for spatial resolution increasing up to 15 m.     

海浪全极化SAR成像模拟及海浪信息反演

根据随机海浪理论构造了包含涌浪的动态海面,采用映射投影算法模拟了海浪的全极化合成孔径雷达图像。在此基础上,从目标散射矢量解析与参数化理论出发,提出了一种使用全极化合成孔径雷达图像反演海浪波向、波长和波高等信息的新方法,该方法比现有的典型的单极化反演方法更加简便快捷。最后利用模拟的合成孔径雷达数据对该方法的有效性进行了验证。     

基于加权最优化模型的机载InSAR联合定标算法

多个相邻场景同时进行干涉参数外定标的过程称为联合定标,联合定标能够保证相邻场景的高程衔接性,能够实现无控制点场景的干涉定标。该文提出了一种适用于机载InSAR系统的联合定标算法,该算法利用控制点和同名点信息,建立了关于待定标参数的约束方程组,并通过最优化的方法对其进行求解。同时依据各控制点和同名点处的相干系数、位置分布的不同,对各约束方程进行了加权,从而顾及到了不同质量和分布的控制点、同名点在联合定标中的权重差异。实测数据处理结果表明,该文算法优于传统的基于敏感度方程模型的联合定标算法。     

基于RVoG模型的极化干涉SAR最优基线分析

 针对极化干涉SAR体散射体参数估计应用,基于随机体散射体/地表二层(RVoG)模型分析研究了其最优基线问题.在基线去相干、RVoG模型、相位管等相关理论分析基础之上,证明了最优基线的存在性,给出了其定义与计算方法,比较了其与常规干涉SAR最优基线的异同.通过仿真验证并讨论了雷达、成像几何和体散射体参数对最优基线选取的影响.     

Estimation of Surface Roughness Parameter in Intertidal Mudflat Using Airborne Polarimetric SAR Data

The coastal zones of the Korean peninsula are well known for their large tide ranges and vast expanse of intertidal flats. In this paper, methods of extracting the roughness of the scattering surface of intertidal mudflats from polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data have been investigated. The L-band NASA/Jet Propulsion Laboratories airborne SAR data, which were acquired in the intertidal zone during PACRIM-II Korea campaign, were used to estimate the roughness of intertidal mudflats. Surface roughness can be utilized as a useful parameter to monitor the fishery activities in intertidal flats as well as the changes in textural characteristics of surface sediments. In order to retrieve roughness parameters, such as the rms height and the correlation length, of intertidal mudflats, three types of roughness inversion algorithms, based on the Integral Equation Method (IEM), semiempirical, and extended-Bragg models, have been investigated and developed. The inversion algorithms based on the IEM and semiempirical models can be applied to the dual-polarized SAR, while the extended-Bragg model-based inversion approach is also applicable to the fully polarimetric SAR observations. Results indicate the fully polarimetric approach is more pertinent to monitor geophysical parameters from space than the dual polarimetric approach, even if it is possible to reduce the number of unknown surface variables in the specific case of inversion problems.