基于RadarSat-2全极化SAR的船舶检测

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随着SIR-C, ALOS以及RADARSAT-2等卫星相继投入使用,基于全极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,简称PolSAR)数据的遥感应用逐渐成熟。与单极化SAR相比,PolSAR数据达在获得目标强度信息的基础上还可以得到目标的极化散射特性,从而为提高舰船检测的检测精度提供数据基础。本文基于高分辨率RadarSat-2数据,重点分析了舰船的极化特征及纹理特征,进而利用这些特征在舰船检测上的互补性特点,通过特征融合方法进行舰船检测。通过对大连及威海两景PolSAR数据的测试,实验结果验证了本文算法的有效性。本文研究成果包含如下几个方面:·首先分析了的舰船的极化散射特性,研究并比较极化多种SAR图像的相干分解方法,重点研究并分析了不同船向和不同海面干扰物的Pauli三分量的统计特性。·针对只利用极化特征不能区分某些舰船及海面干扰物的现象,为了进一步提高舰船检测精度,本文基于灰度共生矩阵(GLCM)分析了舰船灰度纹理特征,提起了熵作为纹理特征。·考虑到不同极化及纹理特征在舰船检测中不同的贡献度及互补性特点,本文通过不同权值特征方法对舰船目标进行了描述,并利用SVM分类器实现了舰船目标检测及船舶长度和船向识别。·利用本文算法对在大连及威海两景PolSAR数据进行舰船识别,并将结果结合AIS进行验证,实验结果验证了本文算法的有效性。
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