предыдущий|следующий

Метод пятикомпонентного поляризационного SAR-разложения на основе переноса мощности

  • 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

реферат

Метод поляризационного разложения на основе модели рассеяния прост в решении и имеет чёткое физическое значение, поэтому широко используется, однако подвержен влиянию деполяризационных эффектов в сценах рассеяния. Существующие исследования в основном восстанавливают отражательную симметрию цели и устраняют влияние деполяризации посредством компенсации угла ориентации поляризации (POAC), что повышает универсальность и точность методов разложения. Тем не менее, POAC восстанавливает отражательную симметрию объектов с геометрической точки зрения, имеет ограниченное применение в сложных сценах и не объясняет изменения между механизмами рассеяния. В этой работе POAC переосмыслен как процесс переноса мощности между разными механизмами рассеяния, сигнал рассеяния восстанавливается в отражательно симметричное состояние с помощью унитарного поворота матрицы, а на этой основе построена модель разложения на пять компонентов для улучшения распознаваемости механизмов рассеяния в сложных сценах. Верификационные эксперименты на основе полностью поляриметрических данных ALOS-2 и E-SAR показывают, что метод эффективно восстанавливает отражательную симметрию наземных объектов, уменьшает влияние деполяризации и реализует разумное распределение мощности рассеяния в сцене.

ключеви́че слова́

Поляризационный SAR;ковариационная матрица;поляризационное разложение;угол ориентации поляризации;унитарное преобразование;перенос мощности;деполяризация

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

Читать полностью

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