韩　萍, 丛润民,2, 张在吉

(1. 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室, 天津 300300;

2. 天津大学电子信息工程学院, 天津 300072)



基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测算法

韩萍1, 丛润民1,2, 张在吉1

(1. 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室, 天津 300300;

2. 天津大学电子信息工程学院, 天津 300072)

摘要：极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像中同一目标在不同时相下的散射特性会因数据采集条件的变化而发生变化,从而影响变化检测结果的正确性。针对这一问题,提出了一种基于极化状态提取的极化SAR图像变化检测算法。首先利用不变样本目标提取图像的最优极化状态,并将此极化状态下的接收功率比值作为变化检测特征量,最后利用双阈值判别方法提取变化区域实现变化检测。利用美国UAVSAR系统采集的全极化SAR实测数据进行实验,结果表明,本文算法能有效检测出地物的变化情况,且检测虚警少、轮廓清晰。

关键词：极化合成孔径雷达图像; 变化检测; 极化状态; 相干矩阵

0引言

合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测是一种通过对采集于不同时间同一地点的两幅SAR图像进行比较分析,确定地物变化信息的图像处理技术,加之SAR系统全天时、全天候的观测特点而被广泛应用于灾情估计、城市规划以及军事打击效果评估等众多领域。近年来,极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)数据获取途径逐渐增多,其图像所包含的信息量远大于单极化SAR图像,能够更加完整准确地揭示目标的散射机理,为目标分解、分类以及检测提供了有力的数据支持,也为变化检测技术提供了一个新的研究方向。……