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基于特征融合的全极化SAR图像建筑目标提取技术的开题报告
一、研究背景
建筑目标提取是遥感图像分类与目标识别的重要研究领域之一。结合合成孔径雷达（SAR）技术，可实现对建筑目标的高精度、全天候、全时段监测。其中，全极化SAR技术具有更高的地物信息获取能力和更好的地物反演效果，成为建筑目标提取的热门技术之一。然而，由于全极化SAR图像受到多种因素干扰，如地物杂波、传播衰减、多向异向性等，使图像灰度信息不完备，广泛应用仍存在一定的挑战性。
为克服这一问题，目前研究者们主要从两个方向入手：一方面是从算法本身出发，试图进行改进或创新，从而使算法更适应全极化SAR特性；另一方面则是对现有特征进行整合和融合，提高建筑目标的提取精度。而基于特征融合的全极化SAR图像建筑目标提取技术正是在第二个方向上逐渐成熟与完善。
二、研究内容
本研究将使用全极化SAR数据作为研究对象，主要探讨基于特征融合的建筑目标提取技术。具体来说，研究方案包括以下几个部分：
1.对全极化SAR图像进行预处理，包括辐射校正、平滑处理、滤波处理等步骤，以提高图像质量和增强地物特征。
2.在预处理好的全极化SAR图像上，提取适用于建筑目标识别的特征，例如：极化反射率、散射机制等极化参数、极化散射矩阵等复合特征以及局部纹理特征、几何形态特征等图像特征。
3.建立建筑目标提取的分类模型。为了提高模型的泛化性和鲁棒性，本研究将使用多元分类方法（如支持向量机、决策树、随机森林等）对样本进行分类和训练，并设置交叉验证和多模型集成策略，进一步提高模型的鲁棒性和准确度。
4.基于特征融合的建筑目标提取方法。通过对不同特征进行融合，尝试提高建筑目标提取的准确性。具体而言，本研究将对PCA、ICA等降维方法、D-S证据理论、多尺度分析、图像融合技术等方法予以探讨和应用。通过对比实验，分析建筑目标提取的各种融合方法的优劣，选择最优方法进行应用。
5.评估与测试。对比评估建筑目标提取的准确性和效率，并与其他已有研究结果进行对比和分析。
三、研究意义
全极化SAR技术已经在建筑目标提取方面取得了不俗的成果，但仍存在很多的研究难点。本研究通过采用基于特征融合的建筑目标提取方法，尝试通过不同特征的融合，提高建筑目标提取的准确度和可靠性，对于推动全极化SAR技术在其它领域的应用和发展具有重要意义。此外，本研究也为遥感图像分类提供了新思路和新方法，并且有望在城市规划、环境监测、国土安全等多个领域证明其应用价值。