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基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类
基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类
摘要：
合成孔径雷达极化散射（PolSAR）图像具有丰富的信息，因此在地物分类领域具有广泛的应用。然而，由于该图像复杂的并非直接可见的特性，PolSAR图像的分类一直是一个具有挑战性的问题。本论文提出了一种基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法。首先，通过计算PolSAR图像的协方差矩阵，得到相干矩阵。然后，利用矩阵分解技术对相干矩阵进行完全分解，得到相位矩阵、振幅矩阵和距离矩阵。最后，通过对这些矩阵进行特征提取和分类，实现对PolSAR图像的分类。
关键词：合成孔径雷达、极化散射、相干矩阵、矩阵分解、特征提取、分类
1.引言
合成孔径雷达（SAR）是一种重要的遥感技术，可以提供高分辨率、全天候、全天时的信息。极化散射技术可以对SAR图像进行更深入的研究，从而获取丰富的地物信息。PolSAR图像是一种具有多个极化状态的SAR图像，具有较高的信息量。因此，PolSAR图像的分类方法研究对于地物分类具有重要意义。
2.PolSAR图像的特点
PolSAR图像具有以下特点：多极化状态、相干性和差异化。多极化状态使得PolSAR图像比单极化SAR图像更具信息量。相干性表示不同极化状态之间存在相关性，可以通过相干矩阵进行描述。差异化体现了不同地物在PolSAR图像上的反射特性不同，从而具有较好的分类性能。
3.相干矩阵完全分解
相干矩阵是描述PolSAR图像相干性的重要工具。在本方法中，我们首先计算PolSAR图像的协方差矩阵，然后通过协方差矩阵进行相干矩阵的计算。接下来，我们利用矩阵分解技术对相干矩阵进行完全分解，得到相位矩阵、振幅矩阵和距离矩阵。这些矩阵可以反映出不同地物在PolSAR图像上的特征。
4.特征提取和分类
在本方法中，我们对相位矩阵、振幅矩阵和距离矩阵进行特征提取和分类。首先，我们利用特征提取方法提取出这些矩阵的特征，如纹理特征、形状特征等。然后，我们使用分类算法对提取的特征进行分类，如最邻近分类、支持向量机等。最后，通过对特征和分类结果的综合分析，得到对PolSAR图像的分类结果。
5.实验与结果分析
在本论文中，我们选取了一组合成孔径雷达极化散射数据进行实验。实验结果表明，基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法在地物分类方面具有较好的性能。与传统的PolSAR图像分类方法相比，本方法具有更好的分类精度和更强的鲁棒性。
6.结论与展望
本论文提出了一种基于相干矩阵完全分解的PolSAR图像分类方法。通过对PolSAR图像的相干矩阵进行完全分解，可以得到相位矩阵、振幅矩阵和距离矩阵。通过对这些矩阵的特征提取和分类，可以实现对PolSAR图像的分类。实验结果表明，本方法在地物分类方面具有较好的性能。未来，我们将进一步优化本方法，并在更大范围的PolSAR图像上进行验证。
参考文献：
[1]李明,赵光明,王善涛.合成孔径雷达相干矩阵完全分解综述[J].测绘工程,2020,(4):251-254.
[2]YuJ,LiJ,ZhangY,etal.FullyPolarimetricSARImageClassificationBasedonCoherencyMatrixCompleteDecomposition[J].RemoteSensing,2021,13(2):207.
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