[发明专利]基于散射相似熵自适应拓展的地表取向角估计方法及系统

说明书

本发明提出一种基于散射相似熵自适应拓展的地表取向角估计方法，包括：根据全极化SAR的极化数据，获得地表的相干矩阵；根据相干矩阵计算Huynen参数；根据Huynen参数计算散射相似熵参数；基于散射相似熵参数区分地表状态，包括地表植被区域与地表裸露区域；计算无特定参考轴的取向角估计和拓展的取向角估计；根据地表状态结合无特定参考轴的取向角估计和拓展的取向角估计得到地表取向角估计。本发明还提出基于散射相似熵自适应拓展的地表取向角估计系统。所述方法及系统避免了传统算法估计范围过小引起的角度缠绕与估计不准确的问题；解决了拓展的取向角估计方法应用于植被区域时得到的结果噪声过高的情况，能够得到更准确的地表取向角估计。

技术领域

本发明涉及全极化合成孔径雷达目标的极化取向角估计领域，特别涉及一种基于散射相似熵自适应拓展的地表取向角估计方法，尤其适用于根据地表有无植被覆盖的情况估计地表目标的极化取向角。

背景技术

随着微波技术的发展，极化合成孔径雷达(合成孔径雷达Synthetic ApertureRadar简称SAR)作为微波遥感的重要手段之一被广泛应用于目标检测与识别、地物分类、地表参数反演等方面。目标的极化取向角指的是目标绕雷达视线旋转的角度。作为全极化雷达数据的重要参数，其对于目标性质描述和取向分析有着不可或缺的意义。极化取向角与地表坡度起伏之间的特定关系使得其作为地形反演的重要参数而备受关注，如文献1[J.S.Lee,D.L.Schuler,and T.L.Ainsworth,“Polarimetric SAR data compensationfor terrain azimuth slope variation,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,2000,38(5):2153-2163]取向角估计成为近些年来极化雷达研究的热门课题之一。

圆极化算法是目前应用的最为广泛的地形取向角估计算法之一，如文献2[J.S.Lee,D.L.Schuler,T.L.Ainsworth,E.Krogager,D.Kasilingam,and W.-M.Boerner,“On the estimation of radar polarization orientation shifts induced byterrain slopes,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,2002,40(1):30-41]，其得到的地表取向角结果与实际测量数据具有较高的一致性。然而，由于圆极化算法将目标取向角的求解范围限制于[-45°,45°]之间，而不是实际地形取向的[-90°,90°]范围，将导致估计陡峭地形的取向角时出现错误。针对这一问题，拓展的陡峭地形取向角估计方法被提出，通过结合目标散射特性确定角度的参考轴，拓展的取向角估计方法将缠绕的取向角进行拓展，从而得到陡峭地形取向角的准确估计。

尽管拓展的陡峭地形取向角估计算法解决了陡峭地形大取向角的估计问题，能够更准确的反应地形情况。然而在植被区域，拓展的取向角估计结果具有较高的噪声。这是因为植被区域的散射表现出高度的随机性，影响了角度参考轴的选取，导致拓展具有一定的随机性。由于植被区域不符合地表的散射模型，其对于参考轴的选取是没有意义的。更本质地说，由于植被对于地表的覆盖，雷达回波难以真实反映地表的取向情况，对植被区域的取向角进行拓展并没有意义。拓展的陡峭地形取向角估计方法将植被区域与普通地表的取向角进行相同的拓展操作是没有必要的，反而增加了取向角估计结果的误差。