【摘 要】
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种具备全天候成像能力的相干微波传感器,可实现大范围高分辨率微波成像。极化SAR数据能够提供全极化模式下的丰富散射信息,是地质构造与目标形态的有效表征形式,在土地覆盖分类方面具有重要研究意义。自1989年以来,卷积神经网络通过卓越的信息处理能力,推动了图像分析技术出现跨越式进展。然而,大量的冗余极化特征、相干斑噪声干扰以及繁
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合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）是一种具备全天候成像能力的相干微波传感器,可实现大范围高分辨率微波成像。极化SAR数据能够提供全极化模式下的丰富散射信息,是地质构造与目标形态的有效表征形式,在土地覆盖分类方面具有重要研究意义。自1989年以来,卷积神经网络通过卓越的信息处理能力,推动了图像分析技术出现跨越式进展。然而,大量的冗余极化特征、相干斑噪声干扰以及繁杂的散射类型严重限制了卷积分类模型在极化SAR数据上的相关应用。研究如何利用多种空间信息抽取高价值的散射特征,降低网络模型对单一分辨单元内数据的依赖性,辅助提升图像解译能力及模型推理能力,依旧为充满挑战的研究课题。本文以极化SAR地物目标散射机制为研究中心,围绕多层次多角度的空间特征融合分类展开研究,充分挖掘同一散射模型中不同地物类型的空间分布特性,以及同一地物目标多种散射分量之间的空间关联性。主要研究内容如下所示:（1）针对极化SAR数据中存在的斑点噪声干扰及地物边界难以区分的问题,基于卷积神经网络设计了多分支特征提取模型,初步将多层次空间特征进行拟合。首次引入了位置坐标信息作为地理经纬度信息的表示形式,并提出了超像素约束的概念,结合修正邻域信息将地物轮廓边缘进行精细化解译表征,有效将极化SAR数据的空间上下文交互特征进行关联,提升了单个分辨单元的判读力。（2）针对极化SAR数据中地物形态多样化、尺寸差异化以及同时具有多种散射特征的问题,设计了基于多分布体输入和多尺度特征提取的分类模型。深度剖析地物分布的方位倾向性问题,灵活构建了六种不同位置的柔性卷积区域,进一步将多层级多尺度的互补空间信息进行整合。此外,引入了注意力机制将复杂回波区域的多种散射分量进行权重平衡,保证了地物散射特征表征的完整性和准确性,以获取更加可靠的多层次空间融合特征。
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