蔡红军（中国电子科技集团公司第三十八研究所智能情报处理实验室，安徽合肥　230088）



基于三成份分解的L和C波段PolSAR图像自然目标散射特性分析

蔡红军
（中国电子科技集团公司第三十八研究所智能情报处理实验室，安徽合肥230088）

【摘 要】同一目标在不同频率及不同极化方式进行雷达探测时具有不同的散射特性，因此不同波段PolSAR图像能够提供具有互补性和合作性的散射特征信息，本文基于三成份目标分解模型，分析了L和C波段下的自然目标散射特性。采用L波段和C波段PolSAR实测数据进行了实验，实验结果表明在不同波段下，由于波长的不同，造成了电磁波在森林中穿透深度的不同，从而引起散射成份的变化。

【关键词】极化SAR多波段目标分解散射特性

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）作为一种主动式微波遥感成像传感器，其优势是可以全天候、全天时地获取信息。随着多波段多极化SAR（Polarimetric Synthetic Aperture Radar， PolSAR）系统的发展，越来越多的多波段PolSAR数据可以被获取。对于地面的同一个自然或人造目标，由于其物质组成、结构、尺寸、指向、介电常数等参数的不同，在不同波段PolSAR图像中会呈现不同的极化散射特性，因此不同波段SAR图像提供的信息具有互补性和合作性，能够更为全面地反映目标特性［1］。因此，多波段目标检测和目标物理参数提取在军事和民用上都具有重要意义。PolSAR图像极化目标分解是把极化散射矩阵、极化相干矩阵或极化协方差矩阵表示成若干项不同的基本散射机理之和，每一项均对应确定的物理意义。极化目标分解是PolSAR图像信息提取的重要手段，本文基于三成份目标分解模型分析了L和C波段下自然目标的散射特性［2］。

1　散射特性分析

对于自然目标区域如森林区域，不同波长的雷达波在自然目标区域会造成不同的穿透深度。森林穿透深度与波长成正比，而与冠层体积含水量成反比。

森林穿透深度和频率有很大的关系。一般地，当雷达波长小于C波段的雷达波长时，雷达波不能穿透植被，此时雷达回波信号主要来自植被区域的冠层散射。尤其在X波段下，雷达信号不能够穿透植被体树冠层，此时雷达回波信号可能只来自植被体表面；而当雷达波长大于L波段的雷达波长时，雷达波则能够穿透植被区域，此时雷达回波信号不仅有来自植被区域的冠层散射，还包括来自植被覆盖下地面的散射及地面与植被相互作用的后向散射。对于P波段，其波长在0.3米到1米之间，具有非常强的植被冠层穿透能力。因此，利用P波段可以探测森林中的隐藏目标。

不同的穿透深度会造成散射机理的变化，森林区域主要的散射机理包括奇次散射、偶次散射和体散射。在L波段下，雷达后向散射主要来自三种散射机理：地面的奇次散射，冠层的体散射和地面-树干的偶次散射。而在C波段下，雷达后向散射主要来自两种散射机理：冠层顶部的奇次散射和体散射。

2　实验结果及分析

表1　实验区域散射成份散射功率对比

2.1实验数据

多波段PolSAR自然目标散射特性分析采用的实验数据主要为L波段全极化ALOS PALSAR数据和C波段全极化RADARSAT-2数据，这两组数据获取时间分别是2009年3月和2010年4月，实验区域为加拿大曼尼托巴省南部地区。日本ALOS PALSAR全极化模式下的单视图像的空间分辨率为30×10m。加拿大RADARSAT-2系统标准全极化模式下的单视图像的空间分辨率为13.5×7.6m。实验区域主要包括草地、森林和农田等。

2.2结果分析

三成份目标分解模型把散射功率分解为奇次散射、偶次散射和体散射三部分，利用三成份目标分解模型对所选实验区域进行分析，结果如表1所示。表1揭示了L和C波段下各散射成份占总功率的大小，对比了L和C波段下散射成份功率的变化。从表1可知，在L波段中，主要散射成份为来自地表的奇次散射，而在C波段森林区域中，体散射是主要的散射成份。

从表1可以看出，在森林区域奇次散射和体散射是主要的散射成份，在L波段，来自地表的奇次散射为主要的散射成份，而在C波段，由于雷达波穿透性降低，体散射为主要散射成份。同时，由于真实观测数据中森林区域的地面主要为草地，破坏了光滑地面-树干的偶次散射强散射结构，导致L波段下偶次散射成份较低。

3　结语

本文分析了L和C波段下自然目标散射特性，实验结果指出由于穿透性的不同，造成散射成份的变化。并借助于三成份目标分解模型，利用L波段和C波段PolSAR实测数据进行了验证。因此，多波段PolSAR系统可以通过散射成份的变化更完整地揭示目标的各种物理属性，从而为后续图像处理提供更多有效信息。

参考文献：

［1］Bin Zou， Hongjun Cai， Wooil Moon， et al. Target detection based on L- and C-band PolSAR data［C］.Proc. of IGARSS 2011，Vancouver， Canada， 24-29 July， 2011，397-400.

［2］Freeman A， Durden S L. A three-component scattering model for polarimetric SAR data［J］.IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.，1998， 36（3）:963-973.

作者简介：蔡红军（1982—），男，河南商丘人，博士，工程师，主要研究方向为雷达图像处理，雷达目标识别。