طريقة تفكيك الخمسة مكونات لاستقطاب SAR المستندة إلى انتقال الطاقة

  • role: First author第一作者
  • Affiliation:

    School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China

  • Email:yuxuanliu@csu.edu.cn
  • Introduction:刘宇轩,研究方向为极化SAR数据处理。E-mail: yuxuanliu@csu.edu.cn
LIU Yuxuan,  
  • role: Corresponding author通信作者
  • Affiliation:

    School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China

  • Email:haiqiangfu@csu.edu.cn
  • Introduction:付海强,研究方向为极化干涉SAR数据处理。E-mail: haiqiangfu@csu.edu.cn
FU Haiqiang*,  
  • Affiliation:

    School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China

ZHU Jianjun

ملخص

تُعتبر طريقة تفكيك الاستقطاب المستندة إلى نموذج التشتت بسيطة وواضحة من حيث المعنى الفيزيائي، لذلك يتم استخدامها على نطاق واسع، لكنها تتأثر بسهولة بتأثيرات إزالة الاستقطاب في مشاهد التشتت. تعتمد الأبحاث الحالية بشكل رئيسي على تعويض زاوية توجيه الاستقطاب (POAC) لاستعادة التماثل الانعكاسي للهدف، وإزالة تأثير إزالة الاستقطاب، مما يعزز شمولية ودقة طريقة التفكيك. ومع ذلك، يتم تفسير POAC من الناحية الهندسية لاستعادة حالة التماثل الانعكاسي للهدف الأرضي، وله تأثير محدود في الظروف المعقدة، كما يفتقر إلى تفسير معقول للتغيرات بين آليات التشتت. بناءً عليه، تعيد هذه الورقة تفسير POAC كعملية انتقال الطاقة بين آليات التشتت المختلفة، من خلال تدوير مصفوفة الوحدة لإعادة إشارة التشتت إلى حالة تماثل انعكاسي، وبناء نموذج تفكيك بخمسة مكونات لتحسين قدرة التعرف على آليات التشتت في المشاهد المعقدة. أظهرت تجارب التحقق القائمة على بيانات الاستقطاب الكامل من ALOS-2 وE-SAR أن هذه الطريقة تستعيد فعّالاً التماثل الانعكاسي لمجموعة الأهداف الأرضية، وتقلل من تأثير إزالة الاستقطاب، وتحقق التوزيع المعقول لطاقة التشتت في المشهد.

مفهوم

استقطاب SAR;مصفوفة التماسك;تفكيك الاستقطاب;زاوية توجيه الاستقطاب;تحويل الوحدة;انتقال الطاقة;إزالة الاستقطاب

References

  1. 1.
    An W T and Lin M S. 2019. A reflection symmetry approximation of multilook polarimetric SAR data and its application to Freeman-Durden decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(6): 3649-3660
  2. 2.
    An W T and Lin M S. 2020. An incoherent decomposition algorithm based on polarimetric symmetry for multilook polarimetric SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(4): 2383-2397
  3. 3.
    An W T, Xie C H, Yuan X Z, Cui Y and Yang J. 2011. Four-component decomposition of polarimetric SAR images with deorientation. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 8(6): 1090-1094
  4. 4.
    Chen S W, Ohki M, Shimada M and Sato M. 2013. Deorientation effect investigation for model-based decomposition over oriented built-up areas. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 10(2): 273-277
  5. 5.
    Chen Y F, Zhang L M, Mallorqui J J and Zou B. 2024. Modified oriented dihedral model for scattering characteristic description with PolSAR data. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 17: 4829-4844
  6. 6.
    Cloude S R and Pottier E. 1996. A review of target decomposition theorems in radar polarimetry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 34(2): 498-518
  7. 7.
    Cui Y, Yamaguchi Y, Yang J, Kobayashi H, Park S E and Singh G. 2014. On complete model-based decomposition of polarimetric SAR coherency matrix data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 52(4): 1991-2001
  8. 8.
    Freeman A and Durden S L. 1998. A three-component scattering model for polarimetric SAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 36(3): 963-973
  9. 9.
    Han W T, Fu H Q, Zhu J J, Wang C C and Xie Q H. 2022. Polarimetric SAR decomposition by incorporating a rotated dihedral scattering model. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 19: 4005505
  10. 10.
    Huynen J R. 1978. Phenomenological theory of radar targets//Electromagnetic Scattering. New York: Academic Press: 653-712
  11. 11.
    Kimura H. 2008. Radar polarization orientation shifts in built-up areas. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 5(2): 217-221
  12. 12.
    Lee J S and Ainsworth T L. 2011. The effect of orientation angle compensation on coherency matrix and polarimetric target decompositions. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(1): 53-64
  13. 13.
    Lee J S and Pottier E. 2009. Polarimetric Radar Imaging: From Basics to Applications. New York: CRC Press: 89-385
  14. 14.
    Lee J S, Schuler D L and Ainsworth T L. 2000. Polarimetric SAR data compensation for terrain azimuth slope variation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38(5): 2153-2163
  15. 15.
    Sato A, Yamaguchi Y, Singh G and Park S E. 2012. Four-component scattering power decomposition with extended volume scattering model. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 9(2): 166-170
  16. 16.
    Singh G, Malik R, Mohanty S, Rathore V S, Yamada K, Umemura M and Yamaguchi Y. 2019. Seven-component scattering power decomposition of POLSAR coherency matrix. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 57(11): 8371-8382
  17. 17.
    Singh G, Mohanty S, Yamazaki Y and Yamaguchi Y. 2020. Physical scattering interpretation of POLSAR coherency matrix by using compound scattering phenomenon. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 58(4): 2541-2556
  18. 18.
    Singh G and Yamaguchi Y. 2018. Model-based six-component scattering matrix power decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 56(10): 5687-5704
  19. 19.
    Xiang D L, Ban Y F and Su Y. 2015. Model-based decomposition with cross scattering for polarimetric SAR urban areas. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 12(12): 2496-2500
  20. 20.
    Xie Q H, Zhu J J, Lopez-Sanchez J M, Wang C C and Fu H Q. 2018. A modified general polarimetric model-based decomposition method with the simplified neumann volume scattering model. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 15(8): 1229-1233
  21. 21.
    Xu F and Jin Y Q. 2005. Deorientation theory of polarimetric scattering targets and application to terrain surface classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(10): 2351-2364
  22. 22.
    Yamaguchi Y, Moriyama T, Ishido M and Yamada H. 2005. Four-component scattering model for polarimetric SAR image decomposition. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 43(8): 1699-1706
  23. 23.
    Yamaguchi Y, Sato A, Boerner W M, Sato R and Yamada H. 2011. Four-component scattering power decomposition with rotation of coherency matrix. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(6): 2251-2258
  24. 24.
    Zou B, Zhang Y, Cao N and Minh N P. 2015. A four-component decomposition model for PolSAR data using asymmetric scattering component. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 8(3): 1051-1061

قراءة النص الكامل

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website