论文部分内容阅读
利用极化合成孔径雷达（PolSAR）影像进行地物目标检测和识别是当今极化SAR解译的重要研究课题，从极化SAR影像中检测出建筑物对于土地利用调查、城市规划以及城市变化监测等应用具有重要的理论意义和实用价值。然而由于建筑物具有比较复杂的几何结构分布，并且建筑物的交叉极化散射往往容易导致其被误分为森林等其它地物，因此从极化SAR影像中检测建筑物仍然是一个具有挑战性的课题。本文利用高分辨率极化SAR影像含有的几何特征、纹理特征和极化散射特征等属性来检测建筑物，将建筑物的纹理特征与其极化散射特征相结合，从极化SAR影像中检测出建筑物本文以L波段星载ALOS-2 PALSAR-2全极化SAR影像和机载E-SAR全极化SAR影像作为实验数据，分别利用极化SAR影像中建筑物的几何特征、纹理特征和极化散射特征来检测建筑物，并且通过加权特征融合方法将纹理特征和极化散射特征等多种特征相结合实现建筑物的检测。 本研究主要内容包括：⑴利用基于高分辨率极化SAR影像建筑物几何特征的标记分水岭变换方法检测建筑物。建筑物的边缘轮廓信息是其在极化SAR影像中所呈现出的主要的几何特征，利用基于建筑物几何特征的标记分水岭变换方法从高分辨率极化 SAR影像中检测出建筑物，且实验结果表明该方法得到的检测结果对建筑物边缘轮廓信息有较好的保持度。⑵基于极化散射特征对全极化 SAR影像进行建筑物检测。本文中建筑物的极化散射特征主要包括极化目标分解参数和圆极化相关系数。主要利用几种常用的极化目标分解来获取建筑物的极化目标分解参数，如Cloude分解、Freeman分解、Yamaguchi分解等。圆极化相关系数对建筑物比较敏感，结合圆极化相关系数和极化目标分解参数，通过Wishart分类器将极化SAR影像分为建筑物和非建筑物，从而区别出极化SAR影像中的建筑物和非建筑物，实现建筑物的检测，实验结果表明结合极化目标分解参数和圆极化相关系数能够有效地从极化SAR影像中检测出建筑物。⑶综合极化SAR影像中建筑物的纹理特征、极化散射特征来检测建筑物。利用加权特征融合的方法将建筑物的纹理特征和极化散射特征等多种特征有效地结合在一起构成建筑物的特征集，再通过SVM分类器将极化SAR影像中的地物目标分为建筑物和非建筑物，从而区别出极化SAR影像中的建筑物和非建筑物，且得到建筑物的整体检测结果较好，还对各检测结果进行分析和评价，实验结果表明基于多特征融合的建筑物检测结果在检出率和正确率等评价指标上都有所提高，因此综合纹理特征和极化散射特征对建筑物检测有较好的影响。