[发明专利]一种利用随机森林的极化SAR海面油膜提取方法

权利要求书

1.一种利用随机森林的极化SAR海面油膜提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S101，获得原始的极化SAR影像，对所述极化SAR影像进行预处理，选取所述极化SAR影像的研究区域，对所述研究区域进行滤波处理，然后利用PolSARpro对研究区域进行相干矩阵的提取，得到相干矩阵和相干矩阵的特征值；

S102，利用所述相干矩阵的特征值对相干矩阵进行计算，得到若干油膜特征；

S103，选取油膜样本、类油膜样本和海水样本构成原始样本集，在所述原始样本集中选取若干子样本集，利用所述油膜特征对子样本集进行训练，得到随机森林模型；

S104，利用所述随机森林模型中的基尼系数提取所述油膜特征的贡献度，所述油膜特征的贡献度用于为提取油膜时的特征选择提供支持；

S105，所述油膜特征构成油膜特征向量集，基于所述随机森林模型对油膜特征向量集进行分类，获得油膜提取结果。

2.如权利要求1所述的利用随机森林的极化SAR海面油膜提取方法，其特征在于，步骤S101中，所述研究区域为油膜与油膜类似物同时存在的海面，所述滤波处理的方式选择精细Lee滤波和Sigma Lee滤波中的任一种。

3.如权利要求1所述的利用随机森林的极化SAR海面油膜提取方法，其特征在于，步骤S102中，所述油膜特征包括熵、反熵、基准高度、同极化相位差的标准差、一致性系数、几何强度、布拉格散射占比、单次反射特征值差异度、自相似系数和镜面相似系数；

所述熵用以整体描述研究区域内不同散射类型在统计意义上的无序性，所述熵的计算公式为：

式中，H为熵，p_i为由相干矩阵的特征值获取的伪概率，i＝1，2，3；

所述反熵用以反映研究区域内不同散射类型在统计意义上的无序性，所述反熵的计算公式为：

式中，A₁₂为反熵，λ₁、λ₂分别为相干矩阵的第一特征值和第二特征值；

所述基准高度的计算公式为：

式中，PH为基准高度，λ₃为相干矩阵的第三特征值，λ₁λ₂λ₃；

所述同极化相位差的标准差能反映海面后向散射机制的差异，所述同极化相位差的标准差的计算公式为：

式中，σ_ijCO为同极化相位差的标准差，φ_hh为水平通道下的相位，φ_vv为垂直通道下的相位；

所述一致性系数的计算公式为：

式中，μ为一致性系数，T₁₃为相干矩阵中第一行第三列的值，T₂₂为相干矩阵中第二行第二列的值，Span为极化SAR影像的总能量；

所述几何强度的计算公式为：

V＝(det(T))^1/d

式中，V为几何强度，T为相干矩阵，d为相干矩阵的秩；

所述布拉格散射占比的计算公式为：

其中，η为布拉格散射占比，T₁₁为相干矩阵中第一行第一列的值，T₁₂为相干矩阵中第一行第二列的值；

所述单次反射特征值差异度的计算公式为：

式中，SERD为单次反射特征值差异度，i＝1,2，3；

所述自相似系数的计算公式为：

式中，rrr_s为自相似系数；

所述镜面相似系数的计算公式为：

式中，rrr_m为镜面相似系数。