对于Yamaguchi4 分解方法的改进方法
【专利摘要】本发明公开了一种对于Yamaguchi4分解方法的改进方法，对极化雷达数据的相干矩阵进行极化方位角补偿，并且分别对极化方位角补偿前后的所述相干矩阵进行Yamaguchi4分解；当进行极化方位角补偿前后的体散射分量强度值均大于其他分量强度值，并且进行极化方位角补偿前的体散射分量强度值在所有分量强度值之和中所占比例大于一阈值时，采用进行极化方位角补偿前的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值，否则采用进行极化方位角补偿后的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值。本发明提供一种对于Yamaguchi4分解方法的改进方法，用以提高图像分解和散射分类的精度。
【专利说明】对于Yamaguchi4分解方法的改进方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及模式识别【技术领域】,尤其涉及一种对于Yamaguchi4分解方法的改进方法。
【背景技术】
[0002]极化合成孔径雷达(PolarimetricSynthetic Aperture Radar, PolSAR)可以利用不同极化通道的SAR复图像区分物体的细致结构、目标指向、几何形状以及物质组成等参数，在遥感领域具有广阔的应用前景。
[0003]在极化SAR数据分析中，可以利用极化目标分解理论提取地物的极化散射特性，进而实现极化SAR图像的分类、地物的检测和识别等应用[2-4]。极化分解方法分为相干极化目标分解和非相干极化目标分解。其中，最著名的分解理论是Pauli相干分解和基于特征值分析的Cloude-Pottier非相干分解。
[0004]在非相干分解中，Freeman和Durden等人于1998年第一次提出了一种基于物理散射模型的散射功率分解方法。该方法在反射对称的假设前提下，将极化信息分解为螺旋体散射、二次散射和体散射；2005年Yamaguchi等人在Freeman-Durden研究基础上，考虑到城区非均匀性，将不满足反射对称的部分分解为螺旋体散射，并将分解方法应用到城区的地物分类，取得了较好的效果。
[0005]通过Yamaguchi4分解获得的散射分量可以用来合成RGB彩色图像:红色代表二次散射、绿色代表体散射、蓝色代表螺旋体散射。在POLSAR图像分析中，彩色图像更容易理解，它的每个颜色代表一个特定的散射机制。
[0006]然而，基于散射模型的极化分解中，一些二次散射的像元会错误地呈现出其它散射类型，从而给地物识别带来困难，这一现象多见于城区的建筑物。如图2所示，在Yamaguchi4分解的RGB图像中，建筑物(patch A)主散射机制是二次散射，图上呈现红色；而建筑物(Patch B)主散射机制错误地表现为体散射，图上呈现绿色；林地的主要散射机制是体散射，呈现绿色。这一极化分解结果会导致图像目视解译错误，部分建筑物会被错误地识别为林地。这一问题的出现是由于地形方位向坡度的存在，使得极化系统量测的极化信息产生了一定偏移，目标地物的交叉极化分量比例上升，从而引起极化信息的不准确。研究表明，起伏的地形、倾斜的建筑物屋顶、不与方位向平行的建筑物外立墙，都造成这一现象。
[0007]2011年，Yamaguchi等人通过引入极化方位角对相干矩阵进行补偿，改进了原来的四分量分解，一定程度上很好地解决了上述由方位向坡度引出问题。如图3所示，在改进后Yamaguchi4分解的RGB图像中，Patch B正确地表现出二次散射为主的性质，图上颜色为红色。但是，原本散射类型正确的建筑区in patch A所呈现的红色变暗，颜色代表性下降。为了更加明确地比较改进前后的优劣，可以对茂密林地(某大桥下方)、建筑物(右侧居民区)各取一个切面，图1所示，每个切面取100个像素，读取相应二次散射、体散射、螺旋体散射的散射分量功率值，由于螺旋体散射分量是旋转不变的，所以此处不作比较，结果如图4所示。改进后的散射分量中，建筑物的主散射机制被矫正为二次散射，但是作为林地主散射机制的体散射分量功率值下降，由三分量组成的特征空间对林地的代表性下降。总的来说，改进后的Yamaguchi4分解，矫正了部分建筑物的散射机制，但是也存在着一些不利于目视解译和地物识别与分类的现象。
【发明内容】
[0008]本发明提供一种对于Yamaguchi4分解方法的改进方法，用以提高图像分解和散射分类的精度。
[0009]为了解决上述技术问题，本发明提供了一种对于YamagUchi4分解方法的改进方法，对极化雷达数据的相干矩阵进行极化方位角补偿，并且分别对极化方位角补偿前后的所述相干矩阵进行Yamaguchi4分解；
[0010]当进行极化方位角补偿前后的体散射分量强度值均大于其他分量强度值，并且进行极化方位角补偿前的体散射分量强度值在所有分量强度值之和中所占比例大于一预设的阈值时，采用进行极化方位角补偿前的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值，否则采用进行极化方位角补偿后的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值。
[0011]作为优选，具体包括以下步骤:
[0012]S1:获得原始极化雷达数据的相干矩阵，并进行YamagUchi4分解，以获得地物相应的体散射分量、二次散射分量、奇次散射分量以及螺旋体散射分量；
[0013]S2:对获得的所述相干矩阵进行极化方位角补偿，得到极化方位角补偿后的相干矩阵，并进行Yamaguchi4分解，获得极化方位角补偿后地物相应的体散射分量、二次散射分量、奇次散射分量以及螺旋体散射分量；
[0014]S3:分别根据步骤SI和步骤S2，依次读取每个像元的极化方位角补偿前的四分量强度值和极化方位角补偿后的四分量强度值；
[0015]对于满足下式(I)条件的像元，将其最终的四分量强度值赋值为极化方位角补偿前的四分量强度值；否则将其最终的四分量强度值赋值为极化方位角补偿后的四分量强度值:
{maxiyoL dbL odd) = νο?
max(voi_poc, dbl_poc、odd_poc) — voljpoc(I)
p — νο?/(νο? + dbl + odd) > E
[0017]其中，
[0018]max(vo1、ab1、odd) = vol条件的含义为极化方位角补偿前的体散射分量强度值大于极化方位角补偿前的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值；
[0019]max(vol_poc> abl_poc、odd_poc) = vol_poc条件的含义为极化方位角补偿后的体散射分量强度值大于极化方位角补偿后的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值；
[0020]P = vol/(vol+abl+odd) > ε条件的含义为极化方位角补偿前的体散射分量强度值所占其与极化方位角补偿后的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值之和的比例大于ε，ε为所述预设的阈值。
[0021]与现有技术相比，本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的有益效果在于:与现有技术中的Yamaguchi4分解方法相比，本发明的方法在林地与建筑较多的地区的表现更优。为了解决方位向坡度对散射模型分解的影响，特别是在城区的建筑物方面，本发明采用了 Lee等人提出的极化方位角补偿技术(POC)降低体散射提升二次散射，这一工作与Yamaguchi等人2011年对四分量分解所做的改进相同；与此同时，在大量林地与建筑物共存的区域，为了避免林地体散射分量下降以及RGB彩色合成图像中建筑物颜色代表性下降的问题，本发明最大限度的保持林地未经POC的散射成分，从而增加林地与建筑的可辨识度。
【专利附图】
【附图说明】
[0022]图1为雷达光学图像。
[0023]图2为现有技术的Yamaguchi分解图像。
[0024]图3为现有技术中一种改进后的Yamaguchi分解图像。
[0025]图4为不同切面的二次散射、体散射、奇次散射功率折线图，其中，建筑:(a)原始Yamaguchi分解；(b)改进的Yamaguchi分解；林地:(C)原始Yamaguchi分解；(d)改进的Yamaguchi 分角军。
[0026]图5为本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的流程示意图。
[0027]图6为采用本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的一种效果比对图。
[0028]图7为采用本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的一种效果比对图。
[0029]图8为采用本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的一种效果比对图。
[0030]图9为采用本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的一种效果比对图。
【具体实施方式】
[0031]下面结合附图和具体实施例对本发明的实施例的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。
[0032]首先对与本发明相关的技术作简单介绍。
[0033]极化方位角(Polarizat1n orientat1n angle, P0A)是极化椭圆围绕雷达视线方向所旋转的角度，与地形坡度和雷达视角有关。对于分布式媒介，方位角对于地面坡度的敏感度会随着雷达频率的升高而降低。Lee等人推导了极化方位角与地形坡度、雷达入射角的关系，得出结论式:
i ^Ian (O
[0034]tan^ = —-—-7 °
-t in-r Sin^
[0035]极化方位角的估计方法主要分为两类。一类是利用DEM数据，计算出极化方位角；另一类是直接利用POLSAR数据求出极化方位角。针对第二类，现已提出了多种方法。Schuler和Lee提出了一种应用极化特征上峰值的变化来估算方位角的方法；Lee等人利用圆极化方法估算极化方位角，并将其与第一类方法进行对比，证实了该方法的有效性；Xu和Jin通过最小化交叉极化功率，计算出了极化方位角，这一方法与Lee的圆极化方法结果相同；Lee和Pottier等人成功的应用Cloude-Pottier极化分解方法对极化方位角进行了估计。
[0036]由于极化方位角的改变会导致测量到的极化回波状态发生改变。一旦极化方位角被推算出来，对于极化数据的补偿就是需要的。极化数据补偿则是利用获得的方位角将极化数据进行旋转。以相干矩阵为例，简要说明极化数据补偿的原理。
[0037]单视或者多视处理的相干矩阵[T]:
[0038]
[T] = (kkyr)
I (\^HH + ^VV I2)((S.HH + (SHH — SlZy) ) 2((Shh + SVV)SHV)
=2 ((.^hh ~ ^νν^?^ΗΗ + ^Vk) )(\^hh ~ Svv\z)2((SHH -Svv^Shv)
2〈5Hl/(SHH + S1Z1/) )2(Shv{Shh — Skk) )^(\Shv\2) _
i —Shh + ^vv'
— 1= SHh — ^vv
V 29
L ^ohv J
[0039]相干矩阵[T]被补偿。
[0040][Tlnew = U[T]UT
[0041]其中，
'IOO -
[0042]U-Qcos 2Θsin 2Θ 。.0— sin 2Θcos 2Θ.
[0043]2005年,Yamaguchi等人考虑到一幅SAR图像中可能存在反射不对称的区域,从而在三分量散射模型的基础上提出了一种四分量散射模型。
[0044]本发明提供了一种对于Yamaguchi4分解方法的改进方法,对极化雷达数据的相干矩阵进行极化方位角补偿，并且分别对极化方位角补偿前后的所述相干矩阵进行Yamaguchi4 分角军:
[0045]当进行极化方位角补偿前后的体散射分量强度值均大于其他分量强度值，并且进行极化方位角补偿前的体散射分量强度值在所有分量强度值之和中所占比例大于一预设的阈值时，采用进行极化方位角补偿前的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值，否则采用进行极化方位角补偿后的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值。
[0046]作为一种【具体实施方式】，结合图5，具体包括以下步骤:
[0047]S1:获得原始极化雷达数据的相干矩阵，并进行YamagUchi4分解，以获得地物相应的体散射分量、二次散射分量、奇次散射分量以及螺旋体散射分量；
[0048]S2:对获得的所述相干矩阵进行极化方位角补偿，得到极化方位角补偿后的相干矩阵，并进行Yamaguchi4分解，获得极化方位角补偿后地物相应的体散射分量、二次散射分量、奇次散射分量以及螺旋体散射分量；
[0049]S3:分别根据步骤SI和步骤S2，依次读取每个像元的极化方位角补偿前的四分量强度值和极化方位角补偿后的四分量强度值；
[0050]对于满足下式(I)条件的像元，将其最终的四分量强度值赋值为极化方位角补偿前的四分量强度值；否则将其最终的四分量强度值赋值为极化方位角补偿后的四分量强度值: imax(yol, dbl, odd) = νο?
m.ax(yol_poc, dbl_poc、oddjpoc) — voljpoc(
p 二 vol/(vol + dbl + odd) > E
[0052]其中，
[0053]max (vol、ab 1、odd) = vol条件的含义为极化方位角补偿前的体散射分量强度值大于极化方位角补偿前的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值；
[0054]mac (vol_poc> abl_poc、odd_poc) = vol_poc条件的含义为极化方位角补偿后的体散射分量强度值大于极化方位角补偿后的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值；
[0055]P = vol/(vol+abl+odd) > ε条件的含义为极化方位角补偿前的体散射分量强度值所占其与极化方位角补偿后的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值之和的比例大于ε，ε为所述预设的阈值。
[0056]vol:极化方位角补偿前的体散射分量
[0057]dbl:极化方位角补偿前的二次散射分量
[0058]odd:极化方位角补偿前的奇次散射分量
[0059]vol_poc:极化方位角补偿后的体散射分量
[0060]dbl_poc:极化方位角补偿后的二次散射分量
[0061]odd_poc:极化方位角补偿后的奇次散射分量
[0062]max为取最大值运算符号
[0063]以下通过与现有技术比对的方式，具体说明和展示采用本发明的方法在多种雷达光学影像下处理的实施结果。
[0064]实施结果一
[0065]如图6所示，图6(a)和图6(b)分别对应图2和图3，图6(c)为采用本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的图像。将本发明的方法应用于图1所示的极化SAR数据。该数据是AIRSAR系统在某地区获取的L波段全极化SAR数据，影像的方位向分辨率与距离向分辨率均为10米。该区域主要包括海洋、森林公园、居民区等。将本发明的方法得到的分解结果、原始分解结果以及只经过POC的分解结果进行了对比。在分解合成的RGB图像中，红色通道代表二次散射，绿色通道代表体散射，蓝色通道代表螺旋体散射。
[0066]图6所示，Patch A中的建筑物区域在图6 (a)中表现为与林地植被相同的绿色，但在图6(b)、图6(c)中正确地变为了与左侧建筑物相近的红色。这是由于方位向坡度的变化会产生与体散射相关的交叉极化分量。走向不与方位向平行的建筑物受其影响后，体散射分量上升成为主要散射机制，使得RGB图像上这部分建筑物呈现与林地一样绿色。POC技术就是最小化这部分交叉极化分量，从而使这部分建筑物的体散射分量降低，正确的表现出二次散射为主的特性，进而表现为与正交建筑相同的红色。
[0067]此外，应用本文提出方法的分解图像，建筑物表现为更红的颜色，与林地的区别度也更好。在只应用了 POC的分解图像中，Patch B所示的正建筑，红色表现较差，这一现象在本文所提方法的分解图像中得到了较大的改善。这是由于减少了 POC对林地的影响保留了体散射的代表性，使得RGB图像中主要散射为二次散射的建筑物颜色表现地更红，更易于遥感影像的解译。
[0068]实施结果二
[0069]图7 (a)为Yamaguchi4分解方法后的图像，图7 (b)为POC后Yamaguchi4分解方法后的图像，图7(c)为采用本发明的方法后的图像。所示的AIRSAR系统在某地区获取的C波段全极化SAR数据，影像的方位向分辨率为21.6米，距离向分辨率为9米。图像的垂直向为方位向，水平向为距离向。研究区的地物覆盖类型包含大面积的自然地物(林地、农田)和极化方位角各异的建筑物。在只应用POC的分解图像和新方法的分解图像中，图7(a)中呈现绿色的建筑物较大程度上正确地显示为粉色。其中，本发明提出的方法优于只应用POC技术的Yamaguchi4分解方法。此外，应用本发明提出的分解方法合成的分解图像，地物的纹理信息更加明显。
[0070]实施结果三
[0071]图8中，Patch A:图8 (a)为Yamaguchi4分解方法后的图像，图8 (b)为POC后Yamaguchi4分解方法后的图像，图8(c)为采用本发明的方法后的图像；Patch B:图8 (d)为Yamaguchi4分解方法后的图像，图8(e)为POC后Yamaguchi4分解方法后的图像，图8 (f)为采用本发明的方法后的图像。Patch A和Patch B两处地物中呈现二次散射的建筑物区域依次增多，颜色依次变红，与林地的可分性依次升高。Patch A中右下角的bridge由绿色准确地变为红色，表明主要散射机制为二次散射。
[0072]实施结果四
[0073]图9中，图9 (a)为处理对象的雷达光学影像，图9 (b)为Yamaguchi4分解方法后的图像，图9(c)为POC后Yamaguchi4分解方法后的图像，图9 (d)为采用本发明的方法后的图像。同样，为了证实方法的有效性，将本发明的方法应用于另外一个SAR数据，如图9所示。这个区域是某城市的一部分，中心地理坐标为49° 16' 50" N，123° 07' 06" E。该数据是RADARSAT-2系统获取的C波段SLC全极化SAR数据，影像的方位向分辨率为8米，距离向分辨率为12米。从图9(a)、(b)中可以看出，由于建筑物走向与方位向不平行，林地下方的建筑物的朱散射机制为体散射，进而错误地呈现为绿色。这一现象在图9(b)、(c)中得到了改善。但是在只经过POC处理的分解图像中，右侧的建筑物红色被削弱，新方法的分解图像则表现较好。除此之外，研究区左侧的建筑物多为低矮密集的房屋，二次散射不占主要地位，奇次散射功率值上升，图像上呈现蓝黑色。针对这一点，新的分解方法呈现地较好。
[0074]为了更好的体现本发明的效果，请参见随本文所附的“其他证明文件”，其中以彩图方式显示了本发明文中所提及的相应附图。
[0075]本发明的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法的有益效果在于:与现有技术中的YamagUchi4分解方法相比，本发明的方法在林地与建筑较多的地区的表现更优。为了解决方位向坡度对散射模型分解的影响，特别是在城区的建筑物方面，本发明采用了 Lee等人提出的极化方位角补偿技术(POC)降低体散射提升二次散射,这一工作与Yamaguchi等人2011年对四分量分解所做的改进相同；与此同时，在大量林地与建筑物共存的区域，为了避免林地体散射分量下降以及RGB彩色合成图像中建筑物颜色代表性下降的问题，本发明最大限度的保持林地未经POC的散射成分，从而增加林地与建筑的可辨识度。
[0076]以上实施例仅为本发明的示例性实施例，不用于限制本发明，本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本发明的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
【权利要求】
1.一种对于Yamaguchi4分解方法的改进方法,其特征在于,对极化雷达数据的相干矩阵进行极化方位角补偿，并且分别对极化方位角补偿前后的所述相干矩阵进行Yamaguchi4分解； 当进行极化方位角补偿前后的体散射分量强度值均大于其他分量强度值，并且进行极化方位角补偿前的体散射分量强度值在所有分量强度值之和中所占比例大于一预设的阈值时，采用进行极化方位角补偿前的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值，否则采用进行极化方位角补偿后的四分量强度值作为Yamaguchi4分解四分量值。
2.根据权利要求1所述的对于Yamaguchi4分解方法的改进方法,其特征在于,具体包括以下步骤: S1:获得原始极化雷达数据的相干矩阵，并进行YamagUchi4分解，以获得地物相应的体散射分量、二次散射分量、奇次散射分量以及螺旋体散射分量； S2:对获得的所述相干矩阵进行极化方位角补偿，得到极化方位角补偿后的相干矩阵，并进行Yamaguchi4分解，获得极化方位角补偿后地物相应的体散射分量、二次散射分量、奇次散射分量以及螺旋体散射分量； S3:分别根据步骤SI和步骤S2，依次读取每个像元的极化方位角补偿前的四分量强度值和极化方位角补偿后的四分量强度值； 对于满足下式(I)条件的像元，将其最终的四分量强度值赋值为极化方位角补偿前的四分量强度值；否则将其最终的四分量强度值赋值为极化方位角补偿后的四分量强度值: imax(yoL dbl、odd) — vol max(vol_poc、dM_poc、oddjpoc) — vol_poc、1) p — vo I/(vol + dhl + odd) > ￡ 其中， max (vol、dbl、odd) = vol条件的含义为极化方位角补偿前的体散射分量强度值大于极化方位角补偿前的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值； max (vol_poc> dbl_poc、odd_poc) = vol_poc条件的含义为极化方位角补偿后的体散射分量强度值大于极化方位角补偿后的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值； P = vol/ (vol+dbl+odd) > ε条件的含义为极化方位角补偿前的体散射分量强度值所占其与极化方位角补偿后的二次散射分量强度值和奇次散射分量强度值之和的比例大于ε , ε为所述预设的阈值。
【文档编号】G01S13/90GK104298882SQ201410549828
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年10月16日 优先权日:2014年10月16日
【发明者】邓磊, 闫亚男 申请人:首都师范大学