[發(fā)明專利]一種合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710272187.4
• 申請(qǐng)日: 2017-04-24
• 公開（公告）號(hào): CN107092933A
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李新武;張露;劉惠穎;谷昕煒;陳杰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/54
• 代理公司: 北京得信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11511
• 代理人: 袁偉東

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及對(duì)地觀測領(lǐng)域，具體涉及一種合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法。

背景技術(shù)

海冰與全球氣候、極地環(huán)境以及安全息息相關(guān)，海冰類型是海冰監(jiān)測和研究的重要信息。合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar：SAR)的全天時(shí)、全天候以及穿透云霧的觀測能力，使其成為海冰監(jiān)測的有效工具，基于SAR數(shù)據(jù)的海冰分類研究已經(jīng)廣泛開展，并且成為海冰遙感研究的熱點(diǎn)。SAR掃描模式(ScanSAR)是通過多個(gè)雷達(dá)子波束來獲取數(shù)據(jù)的，其中每個(gè)子波束覆蓋全部測繪帶的一部分，所有子帶圖像拼接即可得到寬測繪帶圖像。ScanSAR圖像以其超寬寬幅獲取能力特別適合大面積海冰監(jiān)測的需要。

然而，ScanSAR海冰分類存在如下問題：

1、海冰雷達(dá)回波信號(hào)相對(duì)較弱，易受到SAR傳感器本底噪聲的影響，加之，ScanSAR模式在平行飛行方向會(huì)產(chǎn)生條紋噪聲，在垂直于飛行方向會(huì)產(chǎn)生周期性的扇貝效應(yīng)，這些條紋噪聲和扇貝效應(yīng)影響了海冰分類效果。此外，已有的解決方法通常直接對(duì)SAR強(qiáng)度圖像進(jìn)行條紋噪聲去除，然后去除條紋后的SAR圖像獲得的紋理圖像依然存在較為明顯的條紋，對(duì)海冰分類精度的影響依然存在；

2、ScanSAR圖像入射角范圍較大，導(dǎo)致同一類型海冰的后向散射系數(shù)在同一景圖像中存在差異；

3、僅僅采用海冰SAR后向散射強(qiáng)度和紋理信息，易引起海冰類型之間的界限會(huì)有模糊，導(dǎo)致某些海冰類型不易區(qū)分，因此需要挖掘新的海冰類型識(shí)別敏感信息，提高海冰類型識(shí)別的精度。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問題，本發(fā)明公開一種合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法，包括以下步驟：圖像預(yù)處理步驟，對(duì)合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得優(yōu)化后待分類的合成孔徑雷達(dá)圖像；紋理信息提取及優(yōu)化步驟，獲得滿足海冰分類要求的合成孔徑雷達(dá)紋理信息；以及海冰分類步驟，基于所述合成孔徑雷達(dá)紋理信息對(duì)海冰進(jìn)行初步分類；以及海冰分類優(yōu)化步驟，結(jié)合海冰幾何信息對(duì)所述初步分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

優(yōu)選為，所述圖像預(yù)處理步驟包括以下子步驟：歸一化子步驟，面向合成孔徑雷達(dá)掃描模式模式的合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)的入射角后向散射歸一化；去噪子步驟，去除合成孔徑雷達(dá)圖像的斑點(diǎn)噪聲；以及條帶扇貝條紋去除子步驟，進(jìn)行面向合成孔徑雷達(dá)圖像的基于卡爾曼濾波的扇貝效應(yīng)及子帶拼接條紋去除，得到優(yōu)化后待分類合成孔徑雷達(dá)圖像。

優(yōu)選為，所述歸一化子步驟中，將合成孔徑雷達(dá)圖像入射角歸一化為40度。

優(yōu)選為，所述紋理信息提取及優(yōu)化步驟包括以下子步驟：紋理信息提取子步驟，利用灰度共生矩陣方法，明確最優(yōu)紋理參數(shù)，獲取紋理特征；判斷子步驟，判斷所述紋理信息是否滿足海冰分類要求，如果判斷為所述紋理信息滿足海冰分類要求，則直接進(jìn)入所述海冰分類步驟；以及紋理信息優(yōu)化子步驟，在所述判斷子步驟判斷為所述紋理信息不滿足海冰分類要求的情況下，直接針對(duì)紋理信息，基于卡爾曼濾波去除扇貝效應(yīng)及子帶拼接條紋。重復(fù)上述紋理信息提取子步驟、判斷子步驟、和紋理信息優(yōu)化子步驟，直到紋理信息滿足海冰分類的要求。

優(yōu)選為，所述紋理參數(shù)包括方差、均質(zhì)性、對(duì)比度和相關(guān)性。

優(yōu)選為，所述海冰分類步驟包括以下子步驟：樣本提取子步驟，面向海冰類型提取紋理樣本；分類器構(gòu)建子步驟，基于徑向基核函數(shù)構(gòu)建支持向量機(jī)分類器；以及分類子步驟，對(duì)海冰進(jìn)行初步分類，獲得海冰分類初步結(jié)果。

優(yōu)選為，所述海冰分類優(yōu)化步驟包括以下子步驟：幾何信息提取子步驟，利用海冰初步分類結(jié)果提取海冰幾何信息；以及優(yōu)化子步驟，結(jié)合所述海冰幾何信息，基于決策樹技術(shù)優(yōu)化海冰分類結(jié)果。

優(yōu)選為，所述海冰幾何信息包括海冰密集度、冰溝。

優(yōu)選為，所述合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像的幅寬為300～500km。

本發(fā)明的合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法基于紋理對(duì)周期性條紋的敏感性，通過多次迭代處理，消除ScanSAR圖像扇貝、子帶拼接條紋，解決了SAR強(qiáng)度圖像條紋噪聲去除后，紋理圖像中條紋噪聲依然明顯的問題。并且，綜合考慮海冰紋理和幾何信息，增加了海冰類型的分類依據(jù)，提高了海冰分類精度。

附圖說明

圖1是合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法的流程圖。

圖2是圖像預(yù)處理步驟的子流程圖。

圖3是紋理信息提取及優(yōu)化步驟的子流程圖。

圖4是海冰分類步驟的子流程圖。

圖5是海冰分類優(yōu)化步驟的子流程圖。

具體實(shí)施方式