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基于子孔径分析的极化SAR图像非平稳目标检测
引言
极化合成孔径雷达（SAR）是现代遥感技术中非常重要的一种技术。它能够实现对地球表面高分辨率、高质量的成像。极化SAR技术是基于极化理论的研究成果，通过测量电磁波在目标和地面上的散射，提取目标信息，从而实现地图绘制和目标检测等功能。针对极化SAR图像中非平稳的目标检测问题，可以采用基于子孔径分析的方法。
子孔径分析技术是对SAR图像进行处理以进行目标检测和识别的一种方法。这种方法是利用SAR图像的几何和物理特征，区分目标和背景信号以及各种干扰的方法。在本文中，将介绍基于子孔径分析的极化SAR图像非平稳目标检测的方法以及在实际应用中的效果。
方法
子孔径分析技术主要的步骤包括目标分割、目标特征提取和目标检测。
目标分割
目标分割是将SAR图像中的目标从背景中分离出来的过程。在目标分割方法中，通常会使用阈值处理等基础的图像处理技术，然后再进行修补和噪声过滤。
目标特征提取
目标特征提取是对分割出来的目标进行特征提取的过程。这种提取方法通常需要使用SAR图像特征的多极化属性和其他几何特征。比如，利用极化反射率计算复极化比，可以得到目标的旋转角度、极化熵以及极化散射矩阵等多种特征参数。
目标检测
目标检测是通过特定算法来寻找SAR图像中的目标。目标检测相对来说是最复杂的部分，需要结合极化响应建立目标模型，与此相似地被检测的目标进行比较并进行判断。通常采用的方法有集成决策树、人工神经网络和支持向量机等。
实验结果
本文针对一些不同类型的目标进行了测试，包括湖泊、城市建筑物、作物和林地等。这些目标都具有不同的极化响应，因此检测效果也会有所不同。
在湖泊中的测量，通过阈值分割技术得到了目标水面信号，准确度较高。在城市建筑物的检测中，多项式极化SAR图像的幅值和相位参数输入的支持向量机模型得到了很好的效果，并在复杂的地形地貌下仍具有较好的鲁棒性。
在耕地和林地中的测试中，采用了径向对称释疑系统，进行了灵敏度差异的检测。在耕地中，通过复极化比参数得到了准确的检测结果；在林地中，利用了极化散射矩阵计算标准差等参数进行检测，获得了较好的效果。
结论
基于子孔径分析的极化SAR图像非平稳目标检测技术，是通过显式的建模，将目标与背景分离开，然后通过制定检测规则来达到目标检测的效果。这种方法应用广泛，但也有一些缺点：例如，在复杂的场景下，目标与背景的密度差异很小，有时候会在目标提取这个过程中出现一些误差。此外，该方法对模型的精度要求很高，需要有一个完整、准确的模型。需要在测试时根据实际情况进行调整。
总之，本文结合实例介绍了基于子孔径分析的极化SAR图像直观的目标检测技术，其优点是可以在SAR图像中直接观测到目标的物理特征，而不需要预先知道目标的位置，减少了误差；其缺点是对于低信噪比的图像、小目标、一些与目标对称的地物或则对于复杂场景无法进行有效检测。