[發明專利]一種合成孔徑雷達海冰-海水自動識別方法

有效

• 申請號: 201710234554.1
• 申請日: 2017-04-11
• 公開（公告）號: CN106842205B
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 謝濤;何宜軍
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G01S13/90
• 分類號: G01S13/90
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 徐激波

本發明公開了一種合成孔徑雷達海冰?海水自動識別方法，利用四極化SAR歸一化雷達散射界面(NRCS)，計算出SAR圖像極化比。同時利用四極化復圖像計算出方向漂移角及其標準方差，與雷達入射角參數一起代入Bragg散射系數模型公式，求出相對介電常數為0?90，步長為0.1的對應理論極化比，求出平均極化比圖像。以平均極化比為判據，當SAR圖像極化比大于平均理論極化比時，判定為海水，否則判定為海冰。本發明計算方法為污染物自動監測技術提供一種物理識別方法。該方法是基于多極化布拉格(Bragg)散射機制，求解極化比(PR)過程中消除粗糙度譜函數，從而將問題簡化為利用極化比判別海冰和海水的方法。

技術領域

本發明屬于海洋技術領域，具體涉及一種基于全極化合成孔徑雷達圖像的海冰-海水檢測方法。

背景技術

全球變暖，導致地球兩極海冰融化，夏季最小平均海冰厚度和海冰面積不斷變小。北極海冰消融特征的變化，對全球氣候變化有放大的反饋效果，從而導致全球更加變暖，極端氣候事件頻發。因此，對于兩極海冰的遙感監測成為全球變化研究的熱點，其中利用衛星合成孔徑雷達(SAR)進行海冰監測是一種全天候高分辨監測的有效手段。但對于海冰海水的自動識別與監測技術，除了利用神經網絡進行計算機學習訓練，得到尚可的精度的算法外，尚無有效的海冰-海水自動識別方法。對于海冰融化過程中的海冰-海水識別，目前沒有相關算法能獲得滿意的識別精度。為此，我們基于海冰海水Bragg電磁散射機制，提出一種高精度的SAR海冰-海水自動識別方法。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種基于四極化(垂直發射垂直接收極化：VV；水平發射水平接收極化：HH；水平發射垂直接收極化：HV；垂直發射水平接收極化VH)SAR圖像的海冰-海水自動識別方法。

本發明采用的技術方案為：一種合成孔徑雷達海冰-海水自動識別方法，利用四極化SAR歸一化雷達散射界面(NRCS)，計算出SAR圖像極化比(垂直極化NRCS與水平極化NRCS之間的比值)。同時利用四極化復圖像計算出方向漂移角及其標準方差，與雷達入射角參數一起代入Bragg散射系數模型公式，求出相對介電常數為0-90，步長為0.1的對應理論極化比，求出平均極化比圖像。以平均極化比為判據，當SAR圖像極化比大于平均理論極化比時，判定為海水，否則判定為海冰。具體包括以下步驟：

步驟1：四極化SAR圖像預處理。采用Lee濾波方法去除四極化SAR圖像噪聲，其中四極化散射系數分別為：S_VV,S_HH,S_HV S_VH。交叉極化下面步驟中采用S′_HV代替下面算法中的S_HV。

步驟2：計算平均方向漂移角φ₀及其標準方差σ。φ₀與σ的關系為其中θ為雷達入射角。

步驟3：步驟2中，*表示復共軛，Re(*)表示實部。

步驟4：利用公式計算SAR圖像每個像素極化比，其中(i，j)表示SAR圖像中第i行第j列像素點。

步驟5：Bragg散射理論極化比可由公式(1)求出：

其中，

式中F_HH和F_VV分別為水平極化菲涅耳反射系數：

和垂直極化菲涅耳反射系數：