本發(fā)明屬于合成孔徑雷達(sar，syntheticaperture?radar)遙感圖像處理領(lǐng)域，涉及一種使用標準散射模型來指導多頻極化sar影像融合的方法，具體涉及一種遍歷多頻數(shù)據(jù)的各個組合方式，通過應用序列二次規(guī)劃(sequential?quadratic?programming,sqp)計算融合數(shù)據(jù)與典型散射模型之間最大極化相似性，以確定多頻數(shù)據(jù)最佳融合權(quán)重的方法。

背景技術(shù)：

1、polsar可以從不同極化通道中獲取信息，有助于捕捉目標物體復雜的電磁散射特性，從而精準地描述地表覆蓋物的幾何結(jié)構(gòu)和物理屬性，在地物識別和分類等領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢。

2、多頻polsar通過結(jié)合不同頻率下獲取的影像數(shù)據(jù)，能夠更全面地捕捉地物的電磁散射特性。不同頻段的雷達波對地物的響應存在差異，低頻信號能夠穿透植被層，適用于檢測森林和土壤，而高頻信號則適用于觀測建筑物和城市區(qū)域。

3、多頻polsar數(shù)據(jù)融合在提升遙感影像解譯水平和拓展應用范圍方面具有重要意義，它不僅可以用于地物分類和識別，還廣泛應用于災害監(jiān)測、環(huán)境變化檢測和城市規(guī)劃等領(lǐng)域。例如，在災害監(jiān)測中，多頻polsar可以有效檢測洪水、滑坡等災害的影響，并提供高分辨率的變化信息。在環(huán)境監(jiān)測中，通過多頻數(shù)據(jù)的融合，能夠更準確地跟蹤森林覆蓋變化、土壤濕度變化等關(guān)鍵參數(shù)。此外，在城市規(guī)劃中，多頻polsar能夠幫助分析建筑物分布、土地利用情況，為城市發(fā)展提供科學依據(jù)。

4、然而，現(xiàn)有的融合方法通常是使用一定的變換從原始的散射矩陣中提取地物特征，再對其進行融合研究，尚缺乏有關(guān)原始數(shù)據(jù)的探索。事實上，極化散射矩陣包含了地物目標的能量特性、相位特性及極化特性等，相對完整地描述了雷達目標的電磁散射特性，對其進行融合分析有利于更好的進行后續(xù)研究。此外，雖然現(xiàn)有融合方法能有效分析數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律，但處理過程缺乏明確的物理意義，不利于充分挖掘像素點的散射特性。

5、綜上，多頻polsar融合技術(shù)在遙感影像解譯和實際應用方面具有重要的研究價值，但目前多頻polsar數(shù)據(jù)融合存在諸多問題，可以概括為對原始散射矩陣數(shù)據(jù)的探索不足，處理過程缺乏明確的物理意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對現(xiàn)有方法在融合過程中缺乏可解釋性和難以量化多頻數(shù)據(jù)貢獻等問題，將多頻極化散射矩陣和具有清晰物理解釋的標準散射模型相結(jié)合，提出了一種基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法。該方法引入了五種典型的散射模型來指導多頻數(shù)據(jù)的融合，在充分考慮單個像素散射多樣性的基礎(chǔ)上，確保了融合過程具有物理意義，使得融合結(jié)果能夠更全面地描述地物目標的能量和極化特性，進而得到更加準確和具有物理意義的多頻數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

2、本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

3、一種基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，包括如下步驟：

4、步驟一：準備覆蓋同一范圍的多頻polsar數(shù)據(jù)集；

5、步驟二：對各個頻段的數(shù)據(jù)分別進行重采樣、地理編碼、配準和裁剪操作，使研究區(qū)域保持相同分辨率，便于后續(xù)融合處理；

6、步驟三：對步驟二預處理后的數(shù)據(jù)進行異常值剔除，根據(jù)數(shù)據(jù)特性設(shè)置合適的百分位數(shù)閾值，以確定數(shù)據(jù)的正常波動范圍，將超出這些范圍的值視為異常值，并用鄰域均值替代異常值；

7、步驟四：以散射矩陣的形式對步驟三預處理后的數(shù)據(jù)進行表征，利用frobenius范數(shù)對散射矩陣進行歸一化，確保數(shù)據(jù)的尺度統(tǒng)一，同時保持數(shù)據(jù)內(nèi)部的相對關(guān)系不變；

8、步驟五：用加權(quán)組合的方式分別定義融合不同波段的散射矩陣和融合多個散射類型的標準散射矩陣；

9、步驟六：計算步驟五中得到的融合矩陣與標準散射矩陣之間的極化相似度；

10、步驟七：對多頻數(shù)據(jù)的各個組合進行遍歷，利用sqp算法優(yōu)化融合矩陣和標準散射矩陣之間的相似性，在優(yōu)化過程中更新權(quán)重向量，直到滿足收斂條件，找到最優(yōu)權(quán)重配置；

11、步驟八：在評估所有多頻組合后，選擇使多頻融合數(shù)據(jù)與標準散射模型之間相似度最大化的權(quán)重作為最佳配置。

12、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有如下優(yōu)點：

13、1、本發(fā)明聚焦于原始sinclair散射矩陣，利用典型散射模型來指導多頻數(shù)據(jù)融合，確保了融合過程具有明確的物理意義，使得融合結(jié)果更具解釋性，并能夠量化每個頻段數(shù)據(jù)在融合過程中的貢獻。

14、2、本發(fā)明對標準散射矩陣進行方位角補償以表征不同入射角下的目標散射情況，能夠滿足具有多種散射特性的復雜地物的處理需求，適用性更為廣泛。

15、3、本發(fā)明在融合過程中通過數(shù)據(jù)歸一化與異常值剔除，有效減少了不同傳感器引起的尺度差異及噪聲干擾，提高了融合數(shù)據(jù)的魯棒性和穩(wěn)定性，適用于同質(zhì)和異質(zhì)傳感器數(shù)據(jù)的融合研究，也適合于多個頻段的融合應用。

技術(shù)特征：

1.一種基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述方法包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟一的具體步驟如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟二的具體步驟如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟三的具體步驟如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述具體步驟如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述sinclair散射矩陣為2×2復數(shù)矩陣，形式如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟五的具體步驟如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟六的具體步驟如下：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟七的具體步驟如下：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于散射機理的多頻極化sar影像通用融合方法，其特征在于所述步驟八的具體步驟如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于散射機理的多頻極化SAR影像通用融合方法，所述方法采用異常值剔除和鄰域均值替代的方法對多頻SAR數(shù)據(jù)中的噪聲進行處理，并使用Frobenius范數(shù)進行歸一化，消除不同傳感器之間的尺度差異。對處理后的矩陣進行矢量化，并基于Pauli矢量計算融合矩陣和標準散射矩陣之間的極化相似度。對多頻數(shù)據(jù)的各個組合進行遍歷，在遍歷多頻數(shù)據(jù)的每個組合時，通過SQP算法對多頻數(shù)據(jù)的權(quán)重進行迭代優(yōu)化，選擇最優(yōu)的權(quán)重配置，使得融合后的數(shù)據(jù)與標準散射模型的相似度最大化。該方法能夠更全面地描述地物目標的能量和極化特性，進而得到更加準確和具有物理意義的多頻數(shù)據(jù)融合結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：張臘梅,張舒蓉,鄒斌,莊迪
受保護的技術(shù)使用者：哈爾濱工業(yè)大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30