[发明专利]一种极化合成孔径雷达遥感海面溢油区域精确提取方法

权利要求书

1.一种极化合成孔径雷达遥感海面溢油区域精确提取方法，其特征在于：本方法的实现步骤如下，

S1预处理

对SAR图像地理编码，提取海面矿物油及非矿物油包括海面及生物油膜似然物的训练样本区域；通过极化SAR图像的后向散射矩阵S得到其协方差矩阵C，及Stokes矩阵；

S2极化滤波

对极化SAR图像进行极化滤波，选用滤波算法包括Boxcar和Lopez基于模型的滤波器，计算滤波后SAR图像的极化协方差和相干矩阵；

S3特征提取

从极化SAR图像的协方差矩阵和相干矩阵提取一系列极化特征，之后选择利用ReliefF算法对特征进行选择或利用主成分分析PCA对特征进行降维，得到能够有效区分矿物油和生物油膜似然物的特征集；

S4溢油分类

基于训练样本的极化特征对堆栈自编码器SAE进行训练，区分矿物油和非矿物油覆盖海面区域，利用训练好的分类器对极化SAR图像进行分类；溢油分类也能够选用支持向量机或随机森林等其他分类器；

S5信息融合

1)利用Gauss卷积核对VV通道后向散射信号进行卷积处理，对结果进行空间密度阈值分割；2)对溢油分类结果进行形态学处理，包括：腐蚀，膨胀；将1)与2)的结果求并集，得到高准确度和边界完好的海面油膜区域。

2.根据权利要求1所述的一种极化合成孔径雷达遥感海面溢油区域精确提取方法，其特征在于：全极化SAR数据预处理处理过程如下，

对需要处理的全极化SAR数据进行格式转换、定标预处理，得到全极化SAR协方差矩阵C；若得到的是复极化散射矩阵S，则通过以下方法将其转化为协方差矩阵C：

其中复极化散射矩阵S中的各个元素分别代表某种极化发射和接收时的后向散射系数，下标h表示水平极化的极化方式，v表示垂直极化的极化方式，S_hv为水平极化发射，垂直极化接收；

采用空域平均替代时域平均，即统计某像素点周围邻域内的点值；

因此协方差矩阵：

其中<>代表空域平均，n取3×3，5×5，7×7邻域，i表示邻域像素的序号；

多视图像的极化相干矩阵T：

即：

其中*为共轭；

由全极化散射矩阵即散射矩阵得任意发射信号下接收回波的Stokes向量：

其中g₀，g₁,g₂,g₃为Stokes向量的各个分量，E_th和E_tv分别为某一极化发射状态下水平和极化接收的后向散射矩阵，Re和Im分别代表实部和虚部；发射极化方式t为垂直发射，因此E_th和E_tv就对应为S_vh和S_vv。

3.根据权利要求1所述的一种极化合成孔径雷达遥感海面溢油区域精确提取方法，其特征在于：极化滤波的处理过程如下，

为降低斑点噪声对极化SAR图像目标解译的影响，对协方差矩阵进行滤波，滤波器有：

S2.1 Boxcar滤波

利用滑动窗口遍历图像中的每个点，将窗口内图像的均值赋予窗口中心点：

其中X为滤波后图像，Y为待滤波图像，N为窗口大小，m,n分别为待滤波像素的横、纵坐标，p和q为遍历滑动窗口内像素时横，纵坐标的偏移量；

S2.2 Lopez基于模型的滤波

S2.2.1对极化SAR协方差矩阵中的对角线元素进行多视滤波；

S2.2.2基于极化模型对极化SAR协方差矩阵中的非对角线元素进行滤波，该模型将斑点噪声视为乘性噪声和加性噪声的组合；

S2.3精致极化Lee滤波：

S2.3.1在SPAN图像上进行边缘模板匹配，选取方向窗口；

S2.3.2在该方向窗口内应用局部统计滤波器对协方差矩阵进行滤波处理。