極化SAR影像海面船只目標(biāo)自動檢測方法研究

魏鉅杰

1. 中國測繪科學(xué)研究院，北京 100830； 2. 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079

極化SAR影像海面船只目標(biāo)自動檢測方法研究

魏鉅杰1,2

1. 中國測繪科學(xué)研究院，北京 100830； 2. 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079

我國領(lǐng)海廣闊，海洋資源豐富，SAR影像海面船只目標(biāo)檢測技術(shù)對監(jiān)視海運(yùn)交通、非法捕魚、監(jiān)測船只非法傾倒油污、維護(hù)海洋權(quán)益及提高海防預(yù)警能力等方面具有重要意義。單極化SAR影像僅包含強(qiáng)度/幅度信息，而極化SAR通過不同的收發(fā)極化組合可測量獲得描述觀測目標(biāo)的極化散射矩陣，能完全表征觀測目標(biāo)的極化散射特性，具有比單極化SAR信息含量高的特點(diǎn)。因此，本文利用極化SAR影像以減少弱小船只目標(biāo)漏檢、抑制方位向模糊噪聲，提高海面船只目標(biāo)檢測精度為主要目的，基于極化SAR影像統(tǒng)計(jì)特性、子孔徑相干和極化散射特性分別展開研究。對應(yīng)的主要貢獻(xiàn)如下：

(1) 針對傳統(tǒng)CFAR算法存在的問題(如，未充分利用極化信息導(dǎo)致弱小船只目標(biāo)易漏檢、受局部檢測滑窗的影響鄰近船只目標(biāo)易漏檢等)，提出了一種基于復(fù)Wishart分布的海面船只自動檢測算法(SPWH)。通過與CFAR算法的對比實(shí)驗(yàn)，表明了SPWH算法能減少弱小船只目標(biāo)和鄰近船只目標(biāo)的漏檢，提高了檢測精度。但是因該算法基于Wishart分布，故僅適用于近海港口、錨地等船只經(jīng)常出沒的中低海況區(qū)域。

(2) 針對SPWH算法的應(yīng)用局限性，借鑒以往單極化SAR數(shù)據(jù)的子孔徑(子視)相干檢測算法，提出了一種適用于全極化SAR數(shù)據(jù)的廣義多子視相干檢測算法ρGIC。通過與SPWH算法的對比實(shí)驗(yàn)，表明ρGIC算法同樣能減少弱小船只目標(biāo)的漏檢，且能減少檢測虛警，具有較高的檢測精度。ρGIC算法利用多個子視影像間海雜波的弱相干性而船只目標(biāo)的強(qiáng)相干性，不僅顯著增強(qiáng)了船海對比度，而且具備適用于高海況船只目標(biāo)檢測的潛力。另外，文章定量比較分析了單極化2L-IHP、單極化多子視相干ρIC、兩子視極化干涉最優(yōu)相干Pol-IHP和本文算法ρGIC對船海對比度的增幅情況，在相同子視個數(shù)的情況下，HH > HV >ρGIC> Pol-IHP > VV。這表明了在無需分析船只目標(biāo)散射特性的情況下，建議可直接利用HH極化進(jìn)行(多)子視相干，減少弱小船只目標(biāo)的漏檢。

(3) 針對由方位向模糊噪聲引起檢測虛警的問題，提出了一種基于極化散射特性的海面船只目標(biāo)檢測方法。本文在四成分極化目標(biāo)分解的基礎(chǔ)上，考慮可能來自地形或粗糙表面的額外交叉極化回波作為漫散射機(jī)制，引入廣義相似性參數(shù)GSP，提出了一種多成分的極化目標(biāo)分解方法。與以往四成分分解算法(S4R、G4U)進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了新分解算法的有效性和合理性。在此基礎(chǔ)上，利用新分解方法分析了船只目標(biāo)、方位向模糊及海雜波的極化散射差異性，然后利用體散射分量和螺旋體散射分量，基于二維卷積函數(shù)2D-CF，抑制方位向模糊噪聲。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明新算法不僅能抑制由方位向模糊噪聲引起的檢測虛警，并且通過2D-CF能增強(qiáng)船海對比度，減少了弱小船只目標(biāo)的漏檢；另外，還與上述兩種本文算法進(jìn)行了對比，證明了基于極化散射特性的檢測算法能獲得更優(yōu)的檢測精度，且受雷達(dá)波長的影響較小，更具通用性，且運(yùn)算效率最高。

Author： WEI Jujie(1983—)，male，received his doctoral degree from Wuhan University on June 2014，majors in SAR remote sensing image processing and information extraction.

E-mail： weijujie0417@163.com

Research on Ship Automatic Detection Method Using Polarimetric Synthetic Aperture Radar Imagery

WEI Jujie1,2

1. Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China; 2. State Key Laboratory of Information Engineering Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China

真實(shí)數(shù)據(jù)試驗(yàn)魏鉅杰.極化SAR影像海面船只目標(biāo)自動檢測方法研究[J].測繪學(xué)報(bào)，2017,46(1)：131.

10.11947/j.AGCS.2017.20160358. WEI Jujie.Research on Ship Automatic Detection Method Using Polarimetric Synthetic Aperture Radar Imagery[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(1):131. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20160358.

P283

D

1001-1595(2017)01-0131-01

國家自然科學(xué)基金(41401530);中國博士后科學(xué)基金(2016M591219)；測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201412002)

2016-07-14

魏鉅杰(1983—)，男，2014年6月畢業(yè)于武漢大學(xué)，獲工學(xué)博士學(xué)位(指導(dǎo)教師：李平湘教授)，研究方向?yàn)镾AR遙感圖像處理與信息提取。