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    基于Freeman分解和雷達(dá)植被指數(shù)的極化SAR圖像分類

    2021-09-01 03:49:50李成繞賈詩超薛東劍
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年15期
    關(guān)鍵詞:二面角極化城區(qū)

    李成繞,賈詩超,薛東劍

    (1.成都師范學(xué)院史地與旅游學(xué)院,成都 611130;2.成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,成都 610059)

    合成孔徑雷達(dá)具有全天時(shí)、全天候的特點(diǎn),且由于波段較長,所以不受云量和降水的影響。對(duì)植被會(huì)依據(jù)不同的發(fā)射波長,而有不同的穿透深度,這些特點(diǎn)最終決定了合成孔徑雷達(dá)在遙感領(lǐng)域的重要研究?jī)r(jià)值[1-3]。隨著近幾十年的快速發(fā)展,SAR已經(jīng)成為熱門研究領(lǐng)域,特別是極化SAR應(yīng)用。極化SAR可以接受豐富的地物散射信息,基于這些散射信息可以獲取地面信息。

    極化SAR應(yīng)用最主要的是先把這些地物信息進(jìn)行分離,然后才可以應(yīng)用在不同研究方向中,所以極化分解很重要,也是研究的重點(diǎn)之一。自1970年Huynen[4]首次提出分解理論之后,很多重要的分解理論被提出,如Cloude分解、Krogager分解、Ymaguchi分解和Freeman分解等[5-8]。這些分解可以分為兩類,相干分解和非相干分解,本研究使用的Freeman分解屬于非相干分解。相對(duì)于其他分解方法,F(xiàn)reeman分解更符合地物的散射機(jī)制,對(duì)地物散射特征描述地更加充分。Freeman分解將地物分為三類散射機(jī)制:體散射、面散射和二面角散射。如植被體中主要發(fā)生體散射,水面主要是面散射,而建筑物是以二面角散射為主。研究提取了雷達(dá)植被指數(shù),以此提高植被的分類精度,綜合這些參數(shù)進(jìn)行SVM分類,并與Wishart監(jiān)督分類比較,分類精度用Kappa系數(shù)表示,進(jìn)一步證明該方法的良好性能。

    1 預(yù)處理和特征提取

    1.1 預(yù)處理

    試驗(yàn)數(shù)據(jù)為NASA/JPL實(shí)驗(yàn)室獲取AIRSAR數(shù)據(jù)[8,它是機(jī)載合成孔徑雷達(dá),數(shù)據(jù)位于美國的舊金山區(qū)域,該數(shù)據(jù)已經(jīng)過多視處理,圖像大小為767×833像素,如圖1所示。經(jīng)過多視處理后的圖像更利于解讀,也方便后面的分類處理。除了多視處理外,還需要對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理,因?yàn)镾AR圖像受到相干斑噪聲的影響很大。

    圖1 研究區(qū)原始圖像

    SAR成像系統(tǒng)是基于相干原理,所以在雷達(dá)回波信號(hào)中,相鄰像素點(diǎn)的灰度值會(huì)由于相干性而產(chǎn)生一些隨機(jī)的變化,并且這種隨機(jī)變化是圍繞著某一均值進(jìn)行的,這樣就在圖像中產(chǎn)生了斑點(diǎn)噪聲。對(duì)于相干斑噪聲已經(jīng)有很多濾波方法,如中值濾波、Lee濾波、Sigma濾波等。試驗(yàn)選擇的是精致Lee濾波[9],濾波窗口的大小為5×5,濾波后的圖像如圖2所示。

    圖2 精致Lee濾波后圖像

    1.2 特征提取

    Freeman分解是1998年Freeman和Durden在van Zyl的研究基礎(chǔ)上提出的一種三分量散射模型,它的主要思路是將極化協(xié)方差矩陣分解為3種主要的散射機(jī)理。體散射、面角散射和二面角散射的散射功率分別為Pv、Ps、Pd。

    其中,fv,fs,fd分別為體散射、面角散射和二面角散射分量,如圖3a、圖3b、圖3c所示。圖3a中植被和城區(qū)都高亮顯示,而海面則是黑色,說明分解的體散射可以很好地提取出植被和城區(qū)的信息。由圖3b可以看出,主要提取的是海面,部分為城區(qū)。圖3c的二面角散射主要表現(xiàn)在城區(qū),因?yàn)槌菂^(qū)的建筑會(huì)形成二面角的結(jié)構(gòu),有利于二面角散射,由此可以得出Freeman分解的二面角散射便于城區(qū)信息提取。綜合來看,F(xiàn)reeman分解對(duì)地物的后向散射特征描述得很詳細(xì)。

    雷達(dá)植被指數(shù)表征散射隨機(jī)性[10]可以用來描述植被的冠層特征。研究區(qū)植被覆蓋較多,以此驗(yàn)證RVI的有效性。

    式中,λ1、λ2、λ3分別為3個(gè)子相干矩陣的特征值。當(dāng)RVI=4/3時(shí),為細(xì)圓柱體,單調(diào)遞減到0時(shí),為粗圓柱體,如圖3d所示,植被的散射信息熵很高,顯示為紅色,紅色區(qū)域越大,說明植被的覆蓋度越大。

    圖3 訓(xùn)練樣本和分類結(jié)果

    2 結(jié)果與分析

    試驗(yàn)的所有操作都是在PolSARpro_4.2版本中操作,相應(yīng)的軟件可以在歐空局的官網(wǎng)下載。經(jīng)過上面的濾波處理和特征提取后,獲得了Freeman散射的三參數(shù)和RVI,除了主要的4個(gè)參數(shù)外,也提取相干矩陣T3的對(duì)角線參數(shù)(T11,T22,T33)和極化總功率Span參數(shù)。組合這些參數(shù)應(yīng)用于SVM分類器中,就可以得到極化SAR的分類結(jié)果。將這些參數(shù)分為兩組,(1)Pv、Ps、Pd、T11、T22、T33、Span、RVI;(2)第二種方法相對(duì)于(1)少了RVI,這樣可以比較得出RVI對(duì)植被分類的有效作用。再進(jìn)行Wishart監(jiān)督分類,作為第三種方法,可以比較SVM分類和Wishart分類效果。且3種方法所選擇的訓(xùn)練樣本相同,圖4為訓(xùn)練樣本和分類結(jié)果。圖4a選擇的訓(xùn)練樣本中紅色為城區(qū),共8 558個(gè)像素;綠色為植被,共9 452個(gè)像素;藍(lán)色為海洋,共9 732個(gè)像素。比較圖4的分類結(jié)果發(fā)現(xiàn),圖4b、圖4c不同地物之間的界限很明顯,而圖4d中錯(cuò)分現(xiàn)象嚴(yán)重,如在圖4d的右上方出現(xiàn)海洋被誤分為城區(qū),另外橋的兩邊出現(xiàn)海洋誤分為植被,因此可以得到基于SVM的分類效果明顯高于Wishart監(jiān)督分類。但是組合1方法和組合2方法之間很難直觀地看出RVI對(duì)分類的影響,所以需要相應(yīng)的分類精度做定量分析。

    圖4 特征參數(shù)

    從表1可以發(fā)現(xiàn),Wishart監(jiān)督分類Kappa系數(shù)低于組合1方法4.49個(gè)百分點(diǎn),進(jìn)一步證明基于SVM的分類效果更優(yōu)越。觀察組合1方法和組合2方法發(fā)現(xiàn),Kappa系數(shù)相差不大,僅0.92個(gè)百分點(diǎn),但是植被分類精度卻相差1.93個(gè)百分點(diǎn),城區(qū)之間的精度變化也不大,說明RVI在植被分類中的有效性。相對(duì)于城區(qū)和植被而言,海洋的分類精度一直很高,主要是因?yàn)檠芯繀^(qū)中的海洋面積較大,且邊界明顯,更有利于分類。從總體分類精度上來看,組合1方法的分類精度也是最好,相對(duì)另外兩種方法分別高0.60、2.60個(gè)百分點(diǎn)。

    表1 圖像分類精度 (單位:%)

    3 結(jié)論

    試驗(yàn)通過Freeman分解得到3個(gè)散射機(jī)制,且提取雷達(dá)植被指數(shù),將其組合在一起進(jìn)行SVM分類,并與Wishart監(jiān)督分類進(jìn)行比較。結(jié)果表明,基于SVM分類器的分類結(jié)果明顯高于Wishart監(jiān)督分類結(jié)果;對(duì)組合1方法和組合2方法進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),在分類過程中加入RVI可以明顯提高植被的分類精度,所以選用組合1方法對(duì)極化SAR分類效果具有一定的研究意義。

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