申请/专利权人：西南交通大学

申请日：2023-05-25

公开（公告）日：2023-09-29

公开（公告）号：CN116824221A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/40;G06V10/30;G06N20/00;G01S13/90

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明公开了一种顾及雷达目标方位对称的PolSAR城区分类方法及系统，属于全极化合成孔径雷达图像分类技术领域，解决现有技术导致散射特征提取不准确的问题。本发明将全极化PolSAR图像的极化散射矩阵生成最终的极化协方差矩阵进行分解，得到三个特征值和特征向量构建得到三个子成分；对其所对应的电磁散射机制进行表面散射、偶次散射和体散射判别，再计算后向散射功率；基于特征值和特征向量，提取电磁散射特征参数集；根据后向散射功率构建Sigmoid函数对全极化PolSAR图像进行标记，并结合电磁散射特征参数集训练机器学习方法对待识别的全极化PolSAR图像进行分类。本发明用于PolSAR城区目标分类。

主权项：1.一种顾及雷达目标方位对称的PolSAR城区分类方法，其特征在于，如下步骤：步骤1、将全极化PolSAR图像的极化散射矩阵[S2]生成极化协方差矩阵，对极化协方差矩阵依次进行多视、滤波和地理编码处理，得到最终的极化协方差矩阵；步骤2、利用极化分解方法对最终的极化协方差矩阵进行分解，得到三个特征值和特征向量，并由特征值和特征向量构建得到三个子成分[C3]1、[C3]2和[C3]3；步骤3、根据雷达目标的电磁散射机制对三个子成分所对应的电磁散射机制进行表面散射single、偶次散射double和体散射volume判别，判别后计算各电磁散射机制的后向散射功率Psingle、Pdouble和Pvolume；步骤4、基于特征值和特征向量，根据Cloude-Pottier分解方法提取雷达目标的电磁散射特征参数集，包括极化散射熵H，极化散射反熵A、平均方位角α、二倍极化方向角β、表面散射与偶次散射相位差δ和表面散射与体散射相位差γ；步骤5、根据后向散射功率构建Sigmoid函数对全极化PolSAR图像中的城区目标进行标记；步骤6、基于标记后的全极化PolSAR图像，利用电磁散射特征参数集训练机器学习方法，并基于训练好的机器学习方法对待识别的全极化PolSAR图像进行分类，得到最终城区目标分类结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南交通大学 一种顾及雷达目标方位对称的PolSAR城区分类方法及系统

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