基于張量分解的極化SAR圖像分類.pdf

1、極化合成孔徑雷達（PolSAR，Polarimetric Synthetic Aperture Radar）利用不同極化方式交替發(fā)射和接收雷達信號，從而使得雷達系統(tǒng)能夠獲得豐富的地物目標散射特性信息。與傳統(tǒng)的SAR系統(tǒng)相比，極化SAR能夠根據(jù)不同目標的電磁波極化散射特性，得到反映地物目標固有特性的極化復散射矩陣（全極化模式對應全極化復散射矩陣，雙極化模式對應極化復散射向量），從而分析、提取和反演目標特征。因此，極化SAR的研究在遙感應用

2、中有重要意義，在軍事、民用中都有很廣闊的應用前景。本文以極化SAR的應用為主要發(fā)展脈絡，充分發(fā)掘極化SAR中含有的信息并將其應用于目標的分類、檢測等研究中。在傳統(tǒng)的圖像處理方法中，需要將原始數(shù)據(jù)轉換成向量的形式加以處理，但是這樣做破環(huán)原始數(shù)據(jù)中臨近位置數(shù)據(jù)間的相互關系，導致原始數(shù)據(jù)空間結構信息的丟失，為解決這個問題，結合極化SAR數(shù)據(jù)本身的高維的特點，將張量模型引入到極化SAR圖像的分類領域中，利用張量在處理高維數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢來提高算法性

3、能，具體的研究工作主要包括以下幾個方面：
　?。?）提出一種基于張量分解的極化SAR圖像分類方法。首先對張量的定義以及相關運算做了詳細的說明，并建立了極化SAR數(shù)據(jù)的張量模型。相比現(xiàn)有方法將原始數(shù)據(jù)轉換成向量形式，本章方法將原始數(shù)據(jù)用張量形式加以表示，保留了原始數(shù)據(jù)三個通道之間的空間結構信息，充分利用了極化SAR圖像三個通道的數(shù)據(jù)，在提高抗噪聲性能的同時，降低了對訓練樣本數(shù)目的要求，提高了分類的準確度。
　?。?）提出一種基