[发明专利]基于多频点极化特征的昆虫体型参数反演方法和装置

说明书

本发明公开了一种基于多频点极化特征的昆虫体型参数反演方法和装置，该方法从昆虫的目标回波中提取所有所选频点的电磁散射参量a₀、a₁、a₂、σ_yy，组成第一特征组；提取所有所选频点的极化不变量d、υ，组成第二特征组；所述所选频点是从超宽带多频段雷达覆盖的X波段和Ku波段选取的多个频点；将第一特征组和第二特征组合并，作为随机森林回归模型的输入特征，随机森林回归模型输出为昆虫的体重和体长；构建训练样本，对随机森林回归模型进行训练；应用时，获取待反演昆虫的所有所选频点的第一特征组和第二特征组，输入随机森林回归模型，得到反演的昆虫体重和体长。使用本发明能够提高参数反演精度。

技术领域

本发明属于昆虫雷达技术领域，具体涉及一种多频点极化特征的昆虫体型参数反演方法和装置。

背景技术

昆虫迁飞是造成农作物病虫害和人畜疫病流行的重要原因，研究昆虫迁飞具有重要的经济意义和社会意义。很多迁飞昆虫都是农业害虫，如粘虫、棉铃虫和蝗虫，这些害虫的意义爆发等现象严重威胁着农作物的生产安全。因此，实现迁飞昆虫个体及群体的有效监测，对农业病虫害的预防等方面都有重要的意义。

对昆虫迁飞现象的监测有许多手段，如空中网捕、地面诱捕、电子标签追踪以及雷达探测等。其中雷达探测作为一种重要的监测手段，具有探测距离远，空中目标定位及工作时间长等优势。监测主要目的之一是迁飞昆虫种类的识别。传统的昆虫识别的流程一般是对训练样本进行数码图像获取、图像预处理、特征提取和特征汰选后构建分类器，实现昆虫的辨识。但是远距离高空迁迁飞昆虫不能获得实时的数码图像，为了实现远距离迁飞昆虫种类的辨识，传统的分类辨识方法将不适用。

迁飞昆虫的形状、尺寸、体重和振翅频率等信息可作为种类辨识的特征量，其中形状尺寸等信息主要可以通过质量、体长等具体参数进行量化表示，为昆虫个体种类辨识提供了依据。

昆虫体型参数反演主要研究的是昆虫的散射截面积(RCS)与其体型参数的关系，传统的方法均是采用数据拟合的方法，这样每次利用的特征有限，可能会限制参数反演精度。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种多频点极化特征的昆虫体型参数反演方法和装置，基于多种昆虫RCS参量，利用随机森林构建昆虫体型参数反演模型，实现迁飞昆虫体型参数的反演，能够提高参数反演精度，为雷达生物目标辨识提供依据。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

一种基于多频点极化特征的昆虫体型参数反演方法，包括如下步骤：

步骤A、从昆虫的目标回波中提取所有所选频点的电磁散射参量a₀、a₁、a₂、σ_yy，组成第一特征组；所述所选频点是从超宽带多频段雷达覆盖的X波段和Ku波段选取的多个频点；

对单基地雷达，测得的昆虫目标散射矩阵S表示为：

其中σ_pw0是当发射天线和接收天线极化在p和w方向时观测到的雷达散射截面RCS，p和w取值范围为x、y；α,β为相位因子；

则所述电磁散射参量a₀、a₁、a₂和σ_yy为：

σ_yy＝a₀-a₁+a₂

步骤B、从昆虫的目标回波中提取所有所选频点的极化不变量d、υ，组成第二特征组；