孙翔^1,2,,,
宋红军^1,,
王宇^1,2,,
李宁^3,
①.中国科学院电子学研究所 ??北京 ??100190
②.中国科学院大学 ??北京 ??100049
③.河南大学 ??开封 ??475004
基金项目:国家高分重大专项

详细信息

作者简介:孙翔：孙 ? 翔(1990–)，女，籍贯浙江绍兴，中国科学院电子学研究所博士研究生，主要研究方向为极化干涉合成孔径雷达系统及信号处理。E-mail: feixiang19913@163.com
宋红军(1968–)，男，中国科学院电子学研究所研究员，博士生导师，研究方向为SAR系统仿真、成像新体制研究、信号处理。E-mail: hjsong@mail.ie.ac.cn
王宇：王 ? 宇(1980–)，男，河南人，现为中国科学院电子学研究所研究员，博士生导师，研究方向为SAR系统设计与信号处理技术。E-mail: yuwang@mail.ie.ac.cn
李宁：李 ? 宁(1987–)，男，安徽人，毕业于中国科学院电子学研究所，获得博士学位，现为河南大学教授，研究方向为多模式合成孔径雷达成像及其应用技术。E-mail: lining_nuaa@163.com

通讯作者:孙翔 ? feixiang19913@163.com

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出版历程

收稿日期:2018-03-23
修回日期:2018-07-02

POA Correction Method Using High-resolution Full-polarization SAR Image

Sun Xiang^1,2,,,
Song Hongjun^1,,
Wang Robert^1,2,,
Li Ning^3,
①. Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
②. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
③. Henan University, Kaifeng 475004, China
Funds:The Key Standard Technologies of National High Resolution Special


摘要
摘要:城市地区极化分解对于监测城市扩张速度并研究其对生态环境的影响非常重要。全极化合成孔径雷达(PolSAR)允许我们使用极化目标分解方法来检测地物散射机制，是一种对城区变化进行监测的手段。然而，目标的极化方向角(POA)会影响极化分解结果，导致体散射过估等问题，使得极化分解结果不能正确地体现目标的散射机理。传统的去取向方法只对主导极化方向角较小的地区起到去取向的作用，对取向角较大区域没有明显的效果。该文针对以上问题提出了一种基于高分辨率城市区域图像的POA校正方法。首先，高分辨率图像中城市建筑区域的POA会因为地物变化出现跳变的现象，可以利用POA的随机性对城市地区的范围进行估计。其次，使用线性逼近方法来获取城区中使交叉极化项最小的POA。利用该文提出的POA校正算法，可以使取向角导致的误分解问题得到缓解，提高分解结果的准确度。该算法使用2009年于四川都江堰地区获取的机载X波段全极化数据进行验证，得到了明显的改进结果，城市区域的体散射分量得到了显著的提升。
关键词:合成孔径雷达/
全极化/
高分辨率/
极化取向角/
城区目标分解
Abstract:Polarimetric decomposition in urban areas is important for monitoring the speed of city expansion and studying its ecological environmental influence. Using fully Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) is a method for consistent observation of large-range urban changes. In the last two decades, most research on decomposition methods have stated that Polarization Orientation Angle (POA) would affect the results of decomposition by overestimating the volume scattering contribution of urban areas. The available deorientation methods cannot rotate built-up areas with large POAs. This paper proposes an algorithm for decomposition of high-resolution urban area images based on a POA correction method. First, for high-resolution images of built-up areas, the POA changes radically pixel by pixel. An approximate assessment of urban areas can be accomplished using POA randomness. Then, to search for the true POA of large dominant POA areas (most built-up regions), the linear approximation method is used to locate POAs that can minimize cross-polarized terms. Thereby, the inaccurate decomposition that occurs by the deviation of POA can be fixed, and the accuracy of results improves. The fully PolSAR data of the Dujiangyan area in Sichuan Province, China are used to confirm the algorithm’s effectiveness. The data are acquired by an X-band airborne SAR sensor designed by the Institute of Electronics, China Academy of Sciences (IECAS).
Key words:Synthetic Aperture Radar (SAR)/
Full-polarization/
High-resolution image/
Polarization Orientation Angle (POA)/
Urban target decomposition



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https://plugin.sowise.cn/viewpdf/198_514_R18026