5.2 极化SAR原理与应用

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第六章极化sar 第三节

⎡1 0 0 1⎤
C=
k
2 0
l
4
⎢⎢0
0
0
0⎥⎥
24π 2 ⎢0 0 0 0⎥
⎢⎣1 0 0 1⎥⎦
导电球/三面角反射器
共极化响应
交叉极化响应
除了乘性系数不同之外，三面角反射器与导电球的散射矩阵具有类似的形式。
4
二面角反射器
v 2b
a h
S
=
k 0 ab π
⎡− cos 2α ⎢⎣ sin 2α
⎡ 1 0 1/ 3⎤
[C3 ] V
=
f
v
⎢ ⎢
0
2/3
0
⎥ ⎥
⎢⎣1/ 3 0 1 ⎥⎦
⎡α 2
[C 3 ] d
=
⎢ fd ⎢
0
⎢ ⎣
α
*
0 α⎤
⎥
0 0⎥
0
1
⎥ ⎦
⎡β 2 0 β⎤
[C 3 ] s
=
⎢ fs ⎢
0
⎥ 0 0⎥
⎢ ⎣
β
*
0
1
⎥ ⎦
Freeman-Wishart分类流程图
36
Freeman-Wishart分类
Wishart分类器输入参数A(A>0.5为一类，A<0.5为另一类)
Wishart分类器得到最终分类图
结束
H/a/A-Wishart分类器
34
Freeman-Wishart分类
极化SAR分类
9 Complex Wishart distribution(Lee et al.,1994) 9 Wishart+Entropy/Alpha(Lee et al.,1999) 9 Wishart+Entropy/Alpha/Anisotropy(Pottier and Lee,2000) 9 不足：Wishart分类器是统计算子。不同散射机制的像素可能混

极化sar数据特点及林业应用

极化sar数据特点及林业应用
《极化SAR数据特点及林业应用》
合成孔径雷达（SAR）是一种使用微波信号进行观测和成像的遥感技术。

极化SAR数据是指
对地物反射的微波信号进行多角度和多极化观测得到的数据。

极化SAR数据具有以下特点：
1. 多角度观测：极化SAR可以对地物进行多角度的观测，从不同方向获取的信息可以提供更
全面的地物特征。

2. 多极化观测：极化SAR可以对地物反射的微波信号进行水平、垂直和斜向观测，从而获得
地物的不同极化特征。

3. 高分辨率：极化SAR具有较高的空间分辨率，可以获取地物的细节信息。

极化SAR数据在林业应用中具有重要意义：
1. 林木分类：极化SAR可以利用地物不同极化特征对林木进行分类，包括树种、覆盖类型等。

2. 森林健康监测：极化SAR可以提供森林植被的生长状态和健康状况，帮助监测森林的生长
情况和自然灾害的影响。

3. 森林资源调查：极化SAR提供了高分辨率的林地信息，可以用于森林资源的调查和管理。

总之，极化SAR数据具有丰富的信息内容和广泛的应用前景，在林业领域有着重要的应用价值，可以帮助实现精准的林业监测和资源管理。

SAR原理及回波模拟

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar , SAR)原理SAR 是通过采用合成孔径原理来提高其方位向的空间分辨率。

有关SAR 原理的解释包括：孔径合成、匹配滤波、相关接收、多普勒波束锐化、合成天线阵列和微波全息技术等。

这些解释尽管形式上有所变化，但其实质并没有太多的变化，其数学模型都可以归纳为两维傅立叶变换。

总的来说，SAR 原理的基础是合成孔径。

合成孔径包含两个过程:第一，回波多普勒信号的形成和记录过程，即由被测地域的微波散射场到形成与之对应的被雷达接收到的电信号的过程;第二，成像过程，由电信号重建被测地域的散射场或得到被测地域图像的过程。

SAR 是利用雷达平台和被观测目标间的相对运动，在一定积累时间内，将雷达在不同空间位置上接收的回波信号进行相干处理，获得目标的方位向高分辨率，结合距离向高分辨技术，获得目标的二维雷达图像。

由于SAR 具有对目标进行成像和识别能力，其在微波遥感领域得到了广泛的应用和发展。

真实孔径雷达的角度分辨率由雷达主波束宽度决定，天线越长，雷达波束越窄，角度分辨率越高。

但对于机载或星载雷达而言天线尺寸不可能很大，因此利用实孔径雷达进行成像，难以获得高的分辨率。

SAR 的距离向高分辨特性通过发射大的时间-带宽积信号，利用脉冲压缩技术实现；方位向高分辨特性则利用多普勒效应，通过匹配滤波或频率分析实现。

图1(a)所示为真实孔径雷达波束示意图，长度为a D 的真实天线，其角度分辨率为a D /dB 3λθ= (1)式中，λ为雷达发射信号波长。

在斜距为R 处的方位分辨率为a real D R R /dB 3λθρ== (2)可见，真实孔径雷达的方位分辨率与发射信号波长、斜距、天线长度有关。

长度为a D 的天线随载体平台以速度V 运动，天线以等时间间隔PRT T 发射并接收相干脉冲，相干积累时间为a T 。

由此，在空间中形成了长度为a VT L =的合成孔径，孔径内阵元间隔为PRT VT L =∆。

极化SAR信息处理技术研究

极化SAR信息处理技术研究摘要：极化合成孔径雷达（PolSAR）系统被广泛应用于地球观测，并得到了广泛的研究。

极化SAR信息处理技术是其核心方面之一，包括极化目标分解、多查波束复制和多极化目标检测等方面。

本文从极化信号的特点、多极化目标分解算法和多极化目标检测算法等方面阐述了极化SAR信息处理技术的研究现状，并总结了其相关领域的发展趋势。

关键字：极化SAR，极化目标分解，多查波束复制，多极化目标检测，信息处理一、引言极化合成孔径雷达（PolSAR）系统是一种非常重要的地球观测技术，可提供丰富的地表反射特征信息。

PolSAR系统通过同时收集水平极化（H）和垂直极化（V）以及正交极化（H × V）的雷达散射信号，可获取三种基本的极化参数。

在地球观测、雷达成像和目标识别等方面，极化SAR信息处理技术已经成为不可或缺的研究领域之一。

二、极化信号的特点极化SAR的特点是其具有三个基本的极化参数，即H极化、V极化和正交极化。

这些参数可以通过距离、方位和极化带宽等方面的变化而变化，因此可以提供丰富的地表反射特征信息。

此外，极化SAR信息处理技术还具有较好的鲁棒性和可靠性，能够在复杂的场景下获得高质量的图像数据。

三、极化目标分解极化目标分解是PolSAR信息处理的核心方面之一，其目的是将极化信息转化为物理量和指标，以实现更为精细的地表特征分析和目标识别。

常见的极化目标分解算法包括保角离差分解（PCP）、极化度分解、保极化度分解（H/A/Alpha）、香农分解等。

四、多查波束复制多查波束复制是一种重要的极化SAR信息处理技术，其将多个极化信息图像合并成一个高分辨率、高质量的图像。

同时，多查波束复制还可以提高数据质量和信息量，减少运算量，使得数据可用性更高。

五、多极化目标检测多极化目标检测是一种通过极化散射信息实现目标检测的技术。

常见的多极化目标检测算法包括常规目标检测算法、极化目标检测算法、超分辨检测算法等。

sar在道路监测中的应用

SAR在道路监测中的应用一、引言随着交通运输业的快速发展，道路安全问题日益突出。

道路监测作为保障道路安全的重要手段，对于及时发现和解决道路安全隐患具有重要意义。

传统的道路监测方法主要依赖于人工巡查和光学遥感技术，但这些方法受到天气、光照等条件的限制，难以实现全天时、全天候的监测。

而合成孔径雷达（SAR）技术以其独特的成像原理，不受光照和时间限制，因此在道路监测领域具有广阔的应用前景。

二、SAR技术基本原理及特点SAR是一种主动式微波遥感技术，通过发射微波信号并接收地面反射回来的信号来获取地面信息。

SAR系统通常搭载在飞机或卫星上，以一定的速度和角度沿飞行轨迹移动，同时发射和接收微波信号。

由于SAR系统采用合成孔径的原理，可以获得高分辨率的地面图像。

SAR技术的主要特点包括：1. 穿透性强：微波信号能够穿透云层和天气条件，不受光照和时间限制，因此SAR图像具有全天时、全天候的成像能力。

2. 高分辨率：通过合成孔径的原理，SAR系统可以获得高分辨率的地面图像，能够捕捉到更多的细节和信息。

3. 安全性高：SAR系统可以在远离地面的高空进行监测，避免了人工巡查可能面临的安全风险。

4. 可靠性高：SAR系统不易受到地面反光、阴影等因素的影响，因此能够提供更可靠的目标识别和场景感知。

三、SAR在道路监测中的具体应用（一）道路形变监测道路形变是道路安全的重要隐患之一。

SAR技术可以通过对同一区域不同时间的SAR图像进行比较和分析，精确地捕捉到道路的微小形变。

这种形变监测对于及时发现和解决道路沉降、滑坡等安全隐患具有重要意义。

在实际应用中，可以利用差分干涉SAR（D-InSAR）技术来提取道路的形变信息。

D-InSAR技术通过比较两个或多个不同时间的SAR图像相位信息，可以获取到地面高程的微小变化，从而精确监测道路的形变情况。

（二）道路病害检测道路病害如裂缝、坑槽等是影响道路使用寿命和安全性的重要因素。

SAR技术可以通过其高分辨率的成像能力，清晰地捕捉到道路表面的细微变化，从而实现对道路病害的准确检测。

极化sar 泡利分解

极化sar 泡利分解极化是指将一个电磁波沿着特定方向振荡。

而SAR（Synthetic Aperture Radar）是合成孔径雷达的简称，是一种利用合成孔径技术进行成像的雷达系统。

而Pauli分解则是一种用于极化SAR数据处理和分析的方法。

本文将介绍极化SAR和Pauli分解的相关概念和应用。

我们来了解一下极化SAR的基本原理。

合成孔径雷达利用雷达设备在飞行器或卫星上搭载的雷达天线，通过记录由雷达发射的微波脉冲与地面或其他目标物体反射回来的信号，来获取地面或目标物体的图像。

而极化SAR则是在这个基础上，对发射和接收的微波信号进行极化处理，以获取更加丰富的信息。

极化SAR通过记录微波信号的振动方向来描述目标物体的特性。

常见的极化方式包括水平极化（H极化）、垂直极化（V极化）、左旋圆极化（L极化）和右旋圆极化（R极化）。

不同的极化方式可以提供不同的信息，例如H极化可以反映目标物体的表面粗糙度和散射特性，V极化可以反映目标物体的形状和结构等。

而Pauli分解是一种常用的极化SAR数据处理方法，可以将极化SAR数据分解为三个正交的极化通道，分别为单散射通道、双散射通道和三重散射通道。

单散射通道表示目标物体的散射强度和极化方向，双散射通道表示目标物体的散射相位差和极化方向差，三重散射通道则表示目标物体的散射强度和散射相位差。

Pauli分解通过对极化SAR信号进行线性组合，将不同极化通道的信息分离出来，从而提供更加详细和全面的目标物体信息。

例如，在地球观测领域，Pauli分解可以用于提取地表覆盖类型、土地利用状况和植被生长状态等信息。

在军事领域，Pauli分解可以用于目标检测和识别，从而提高作战效能。

除了Pauli分解，还有其他一些常用的极化SAR数据处理方法，例如极化干涉SAR（PolInSAR）和极化散射矩阵分解。

极化干涉SAR通过组合两个或多个极化SAR图像，可以提供目标物体的高程信息和变形情况。

极化散射矩阵分解则是一种数学方法，可以将极化SAR数据分解为散射矩阵元素，从而提供目标物体的散射特征。

第三章 SAR基本原理

Fp(%) 0.0 1.5 6.0 13.4 23.4 35.7 50.0 65.8 82.6 100.0
雷达图像的透视收缩，实际上是电磁波能量集中的表现，前坡的收缩比后坡严重，所以前坡的图像要比后坡“亮”，当整个坡度收缩成一点，图像最“亮”。
顶底位移（Layover)
• 顶底位移是透视收缩的一种极端情况，它发生在入射角小于局部地形倾斜角时。
• In imagery, radar shadows occur in the down-range direction behind tall objects. They are a good indicator of radar illumination direction if annotation is missing or incomplete.
阴影（shadow)
• Radar shadows in imagery indicate those areas on the ground surface not illuminated by the radar. Since no return signal is received, radar shadows appear very dark in tone on the imagery.
2007,12
Radarsat-2,
C Qud Pol
10
工作频段的选择
• Application factors: – Radar wavelength should be matched to the size of the surface features that
we wish to discriminate • – e.g. Ice discrimination, small features, use X-band • – e.g. Geology mapping, large features, use L-band • – e.g. Foliage penetration, better at low frequencies,use P-band In general, C-band is a good compromise • System factors: – Low frequencies: • More difficult processing • Need larger antennas and feeds • Simpler electronics – High frequencies: • Need more power • More difficult electronics • Good component availability at X-band Note that many research SARs have multiple frequency bands

sar成像数学原理

sar成像数学原理
SAR（Synthetic Aperture Radar）是一种用于地面遥感和成像的雷达技术。

它利用航天器或飞机上的雷达设备，通过发射脉冲信号并接收回波信号来获取地面的信息。

以下是SAR成像的数学原理的简要介绍：
1. SAR基本原理：
- SAR利用雷达的脉冲信号，通过发射一系列短脉冲来扫描地面。

- 脉冲信号经由天线发射，并与地面目标相互作用，产生回波信号。

- 接收到的回波信号由相干合成处理，形成高分辨率的SAR图像。

2. 合成孔径(Synthetic Aperture)：
- SAR利用脉冲信号的相位信息，通过合成远远大于实际天线尺寸的合成孔径。

- 合成孔径长度的增加使得SAR获得更高的分辨率和更好的图像质量。

3. 多普勒频移(Doppler Shift)：
- SAR天线随飞行方向移动，导致回波信号频率发生变化。

- 根据多普勒频移，可以计算出地面目标与雷达之间的速度和方向信息。

4. SAR图像生成过程：
- SAR接收到的回波信号经过采样和数字处理，形成复杂回波数据。

- 复杂回波数据根据合成孔径的原理进行数据处理。

- 处理过程中利用多普勒频移进行相位校正和图像聚焦。

- 最后将处理后的数据转换为SAR图像。

总的来说，SAR成像的数学原理是通过合成孔径技术、多普勒频移以及数字信号处理，将雷达回波信号转化为高分辨率的图像。

通过这些原理，SAR可以提供高质量、高分辨率的地面遥感图像，并在许多应用领域中发挥重要作用，如军事、地质勘探、环境监测等。

51极化SAR原理与应用

5 极化SAR原理与应用回顾-InSAR 原理与应用复数影像匹配干涉图生成与滤波数据要求应用 1 InSAR 技术与应用2 D-InSAR 技术与应用3 PS-InSAR 技术与应用4 InSAR 技术研究进展相位解缠新方法主要内容§ 5.1 极化SAR基本理论§ 5.2 极化目标分解§ 5.3 极化SAR信息提取§ 5.4 极化SAR技术研究进展5.1 极化SAR基本理论主要内容1 极化SAR简介2 电磁波极化特性及其描述3 目标极化散射特性的描述电磁波遇到“狭缝”的障碍物时，能够通过狭缝的振动分量，称为电磁波的偏振什么是“极化”？EH ZE 线极化H ZE 椭圆极化H ZE 圆极化H Z极化即电场振动方向的变化趋势，是电磁波的固有属性线极化是电场矢量方向不随时间变化的情况，分为水平极化和垂直极化极化•对于一平面电磁（EM）波，极化是指在垂直于传播方向的平面内电场矢量的轨迹•极化描述了电场矢量末端轨迹的方向和形状电磁波椭圆极化示意图Polarization of Microwave水平极化：电场矢量与入射面垂直垂直极化：电场矢量与入射面平行EHZ垂直极化目标入射平面同极化HH/VV 交叉极化HV/VH同极化like-polarized(同极化), e.g. HH, VVVV对研究作物和海浪有利HH对研究土壤湿度、船舶检测和区分水冰边界有利cross-polarized（交叉极化）; e.g. HV, VHHV和VH对区别植被和非植被边界、水体边界、土壤湿度和表面粗糙度有利交叉极化微波发送与接收的极化控制极化特性•依据发射/接收的极化不同，可以有四种组合：HH/VV/HV/VH•与地表发生作用后，电磁波的极化状态可能改变•后向散射通常为两种极化的混合•不同的地物会反映出不同的极化特性•不同极化的不同回波是电磁波与地物目标相互作用的结果极化SAR原理雷达发射的电磁波在目标表面感应电流而进行辐射，从而产生散射电磁波。

双极化sar影像分类研究与应用

双极化sar影像分类研究与应用下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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极化SAR图像地物分类方法综述

极化SAR 图像地物分类方法综述①魏　丹1, 李　渊1, 黄　丹21(河南大学计算机与信息工程学院, 开封 475004)2(河南大学实验室与设备管理处, 开封 475004)通讯作者: 黄　丹摘　要: 极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)是一种微波成像雷达, 它不受天气、光线以及云层的影响, 能够实现全天时、全天候的成像. 因此, 极化SAR 图像已经成为遥感图像地物分类的主要数据源之一. 本文从技术方法的角度出发, 论述了近年来国内外极化SAR 图像地物分类的方法及应用, 从技术原理、实验效果等方面进行介绍, 并对极化SAR 图像地物分类的发展趋势进行分析.关键词: 极化; 合成孔径雷达; 遥感; 地物分类; 发展趋势引用格式: 魏丹,李渊,黄丹.极化SAR 图像地物分类方法综述.计算机系统应用,2020,29(11):29–39. /1003-3254/7705.htmlOverview on Methods of Land Classification Based on Polarimetric SAR ImagesWEI Dan 1, LI Yuan 1, HUANG Dan 21(School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475004, China)2(Dvision of Laboratory and Equipment Management, Henan University, Kaifeng 475004, China)Abstract : Polarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) is a type of microwave imaging radar that avoids the influence of weather, light and clouds, and it has the capability of all-day and all-weather imaging. Therefore, PolSAR images have become one of the main data sources for land classification based on remote sensing image. From the perspective of technical methods, this paper discusses the methods and applications of land classification based on PolSAR image in recent years. It introduces the technical methods and experimental effects, and analyzes the development trend of land classification based on PolSAR image.Key words : polarimetric; SAR; remote sensing; land classification; development trend近年来, 随着极化SAR 系统的不断发展, 可用的极化SAR 数据逐渐增多, 分辨率也在不断提高. 与单极化SAR 相比, 极化SAR 进行的是全极化测量, 可以获取更丰富的目标信息, 因此极化SAR 的应用也越来越广泛[1]. 采用极化SAR 图像进行地物分类是极化SAR 技术在实际应用中的一个重要发展方向, 也是SAR 图像解译的重要研究内容.通常地表地物类型是草地、森林、农田、城区、水域和裸地等, 采用极化SAR 图像对这些地物类型的分类研究可以在民用领域和军用领域为人们提供帮助.在民用领域可以对农作物的生长、城市的变迁等进行监测, 也可以测量土壤水分和对矿产资源进行勘探; 在军用领域, 可以识别战略目标, 为之后的战略部署等方面提供理论依据. 由以上可知, 极化SAR 图像已经成计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2020,29(11):29−39 [doi: 10.15888/ki.csa.007705] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 基金项目: 国家自然科学基金(U1604145, 61871175); 河南省高等学校重点科研项目(19A420005); 河南省科技攻关计划(182102210233, 192102210082); 河南省青年人才托举工程(2019HYTP006)Foundation item: National Natural Science Foundation of China (U1604145, 61871175); Key Research Project of Higher Education of Henan Province (19A420005); Science and Technology Program of Henan Province (182102210233, 192102210082); Youth Talent Lifting Project of Henan Province (2019HYTP006)收稿时间: 2020-05-01; 修改时间: 2020-05-27; 采用时间: 2020-06-05; csa 在线出版时间: 2020-10-29为地理环境监测的重要组成部分. 目前在区域乃至全球的地表地物分类中, 采用极化SAR图像进行地物分类表现出巨大的应用前景和潜力.极化SAR系统按照载体的不同可以分为机载SAR[2–8]和星载SAR[9–15], 部分机载和星载极化SAR 系统如表1和表2所示. 表2中, 高分三号(GF-3)卫星[15]是中国首颗民用高分辨率星载极化SAR成像卫星, 于2016年8月10日发射升空, 空间分辨率从1米到500米,幅宽从10公里到650公里, 有聚束和超精细条带等12种成像模式. 随着极化SAR数据的增多, 如何有效地利用其数据特征实现更精确地分类成为了当今研究的热门问题.表1 典型机载极化SAR系统机载极化SAR系统国家波段启用年份(年) AIRSAR美国P/L/C1987ESAR德国P/L/C/X1988EMISAR丹麦L/C1995Pi-SAR日本L/X1996F-SAR德国P/L/S/C/X2006UAVSAR美国L2006高分辨率全极化系统中国X2008表2 典型星载极化SAR系统星载极化SAR系统国家波段启用年份(年)SIR-C/X-SAR美国L/C1994ALOS-1/PALSAR日本L2006TerraSAR-X姊妹星德国X2007 Radarsat-2加拿大C2007RISAT-1印度C2012 ALOS-2/PALSAR-2日本L2014高分三号中国C2016本文结构安排如下: 第1节对近几年极化SAR图像地物分类方法及其应用进行总结和论述, 第2节对极化SAR图像地物分类的发展趋势进行分析, 第3节对本文进行总结.1 极化SAR图像地物分类的方法当雷达发射的电磁波接触地物时, 不同地物对应的雷达回波信息也不同, 所以极化SAR图像中每个像元所展示的信息也不同. 对极化SAR图像进行地物分类的实质是将图像的所有像元按其性质分为若干个类别的过程, 从而达到对地物进行分类的目的.极化SAR图像进行地物分类的基本步骤为: 预处理→特征提取→分类处理. 预处理通常包括斑点滤波、几何校正和去取向角等. 特征提取一般为纹理特征提取和极化特征提取. 纹理特征的提取方法有局部傅立叶变换、曲波变换、Gabor小波和灰度共生矩阵等[16]. 极化特征可以通过目标分解获得, 其中比较著名的分解有Pauli分解[17]、Cloude分解[17]、Krogager 分解[18]、Freeman分解[19]、SSCM分解[20]、Yamaguchi四分量分解[21,22]、Touzi分解[23]和六分量分解[24]等.对极化SAR图像进行地物分类处理的方法多种多样, 根据所用特征信息的不同, 可以将分类方法归结为基于极化目标散射特性的分类、基于统计分析的分类、基于目标散射特性和统计方法相结合的分类. 根据分类过程中是否需要人工标记样本, 可以分为监督分类、无监督分类和半监督分类3大类. 根据处理对象的不同可以分为基于像素级和基于对象级的分类.根据采用的技术方法的不同可以将极化SAR图像地物分类方法分为6种, 分别是主动轮廓模型法、马尔可夫随机场模型法、模糊理论法、支持向量机法、神经网络法和融合算法, 如图1所示.是否需要人工标记样本所用特征信息处理对象技术方法极化 SAR 图像地物分类方法基于统计分析的分类基于极化目标散射特性的分类基于目标散射特性和统计方法相结合的分类非监督分类监督分类半监督分类基于主动轮廓模型的分类基于马尔可夫随机场模型的分类基于模糊理论的分类基于支持向量机的分类基于神经网络的分类基于融合算法的分类基于像素级的分类基于对象级的分类图1 极化SAR图像地物分类方法计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期本节从技术方法的角度出发, 对近年来不同极化SAR 图像地物分类方法进行总结和论述.1.1 基于主动轮廓模型的分类1988年, Kass 等提出了一种主动轮廓模型(Active Contour Model, ACM), 该模型主要原理是通过初始化曲线, 构造能量方程式, 最小化曲线的内外部能量, 使曲线逐渐接近待检测物体的边缘, 分割出目标. ACM 方法中, 按照不同的轮廓曲线表达式可分为参数主动轮廓模型(Parametric ACM, PACM)和基于水平集的几何主动轮廓模型(Geometric ACM, GACM); 按照曲线的演化方式又可分为基于边界的主动轮廓模型(Edge-based ACM, EACM)和基于区域的主动轮廓模型(Region-Based ACM, RACM)[25]. ACM 方法有很强的抗噪声能力, 所以也被应用于极化SAR 图像分类中[26–30].但是该方法的缺点是计算量大, 效率低.2014年, 清华大学的杨健团队采用多时相水平集主动轮廓模型对AIRSAR 获取的荷兰弗莱福兰极化数据进行分类处理[30]. 图2为分类结果, 其中图2(a)为C 波段、L 波段和P 波段的波段合成图, 图2(b)为ACM 分类结果.(a) C+L+P 波段融合(b) 分类结果图2 基于ACM 的分类结果[30]1.2 基于MRF 模型的分类由于相干斑噪声的存在, 基于单个像素所提供的信息对极化SAR 图像进行地物分类, 通常不能得到令人满意的结果. 为了获得可靠和满意的结果, 分类最好是基于集群的统计度量, 而不是基于单个像素的度量.马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)模型是一种概率图形模型, 它可以统计像素之间的空间上下文信息, 是处理图像分类问题的强有力工具. 在MRF 模型中, 图像特征被提取为特征场, 图像中所有像素类别标记的集合为标记场, 在已知特征场的前提下, 分类结果通过最大标记场概率获得. MRF 因其固有的抗噪声能力和减少类内差异的影响而被广泛采用. 针对极化SAR 图像地物分类问题, 各国学者提出了一系列基于MRF 模型的分类方法[31–35].2014年, Doulgeris 以Radarsat-2在C 波段采集的美国旧金山海湾极化SAR 图像为实验数据, 采用MRF 模型提取上下文信息, 对地物进行分类[35]. 图3为MRF 分类结果, 其中图3(a)为Pauli 图像, 图3(b)为分类图像, 从分类图像中可以看出有取向角的建筑物和森林植被可以被区分开来, 提高了分类精度.(a) Pauli 分解图(b) 分类结果图3 基于MRF 的分类结果[35]1.3 基于模糊理论的分类传统的极化SAR 图像地物分类方法是为每个像元指定一个特定的类, 但是极化SAR 图像中的一个像元可能包含多个地物类别, 对这类像元的分类会影响最终的分类精度, 采用模糊理论可以较好的解决此问题. 模糊理论思想是用0–1之间的值表示每个像元属于每个类的程度, 这些值被称为隶属度, 每个像元属于所有类的隶属度之和为1, 最终用隶属度的大小确定像元所属的分类. 经过多年发展, 模糊理论已经广泛用于极化SAR 图像地物分类[36–40]. 本节将介绍FCM (Fuzzy C-Means, FCM)和最近邻方法在极化SAR 图像地物分类中的应用.1.3.1 基于FCM 的分类FCM 算法的思想是把n 个数据集合A ={a 1, a 2, ···,an }分成C 个模糊组, 对每个数据集可用值在0~1之间的隶属度来确定其属于各个组的程度, 通过迭代使得非相似性指标的价值函数达到最小, FCM 流程图如图4所示.2009年, 杨然等用模糊分类方法下的FCM 算法与Yamaguchi 分解相结合, 提出了一种新的分类模型[39].2020 年第 29 卷第 11 期计算机系统应用该模型把四个散射分量组成一组归一化的特征矢量,进行FCM 聚类分析, 并且用日本机载L 波段PiSAR 数据验证了该算法具有较高的分类精度和较好的视觉效果. 图5是FCM 分类结果, 其中图5(a)为Niigata 地区的极化合成图, A 区为森林, B 区为人工建筑, C 区为河流, D 区和E 区都是耕地. 图5(b)是FCM 分类结果.计算隶属度矩阵进行隶属度划分, 选择新的聚类中心检查收敛情况是否否输出聚类中心是初始化: 基本参数, 聚类中心, 隶属度函数迭代次数 T ＜Loop图4 FCM 流程图(a) 极化合成图(b) 分类结果A 区B 区D 区E 区C区图5 基于FCM 的分类结果[39]1.3.2 基于最近邻的分类最近邻分类的原理是通过确定分类类别, 选择正确的不同类别样本, 计算测试样本与所有样本之间的距离, 并将距离转换为0–1之间隶属度, 如果隶属度大于设定的隶属度阈值, 则测试样本属于与它距离最近的样本所属的类别.2018年, 陆翔等采用极化目标分解得到的极化散射特性和用灰度共生矩阵提取的纹理信息作为特征,应用模糊分类方法下的最近邻分类器对TerraSAR-X 在X 波段采集的云南西双版纳勐腊县极化SAR 图像进行地物分类, 图6为分类结果[40]. 其中图6(a)是勐腊县光学影像, 图6(b)为地物分类结果图, 图6(c)为不同地物的颜色表示.(a) 光学图像(b) 分类图像城区裸地裸地农地天然林地橡胶林地(c) 地物颜色编码图6 基于最近邻的分类结果[40]1.4 基于支持向量机的分类支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是一种性能很强的分类器, 它的基本思想为: 建立一个分类超平面作为决策曲面, 使得不同样本的隔离边缘最大.如图7所示, 圆圈和正方形分别代表了两种类型的样本, H 为分类超平面, H1与H2为通过各类样本中最边缘的点, 且与H 相互平行、距离相等的平面, 它们之间的距离是分类间隔. 最优分类超平面就是以最大间隔将两类样本分开的超平面. 1999年, Vapnik 团队第一次将SVM 用到图像的分类当中[41]. 经过多年的发展,SVM 也广泛用于极化SAR 图像的分类中[42–47].2019年, 张腊梅提出了一种改进的SVM 算法, 该算法结合了Pinball 损失函数, 并将多成分目标分解,计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期ααH/A/分解以及灰度共生矩阵方法分别提取到的12种极化特征和纹理特征作为SVM 的训练样本[42]. 这里的12种特征分别是奇次散射功率Ps 、偶次散射功率Pd 和体散射功率Pv 、极化散射熵H 、极化各向异性度A 、平均散射角、能量ENY 、熵ENT 、对比度CON 、反差矩IDM 、相关度COR 及和平均SAV. 并对EMISAR 在Foulum 地区获取的L 波段极化SAR 数据进行分类处理, 把地物分为建筑物、森林、裸地、细径作物、阔叶作物5种类型. 图8为分类结果,其中图8(a)为Pauli 图像, 图8(b)为改进SVM 分类图像, 图8(c)为不同地物的颜色表示.HH 1H 22margin=W图7 最优分类超平面示意图(a) Pauli 分解图(b) 分类结果阔叶作物建筑物细径作物森林裸地(c) 地物颜色编码图8 基于SVM 的分类结果[42]1.5 基于神经网络的分类传统分类算法在进行极化SAR 图像地物分类时,需要人工提取分类特征, 而神经网络是一种以人脑为模型的机器学习算法, 可以自动的提取分类特征, 在特征学习时不需要过多的人工干预, 通过对大量样本进行内部特征分析, 可以得到更好的分类效果. 1991年,Pottier 等第一次利用人工多层感知神经网络对极化SAR 图像进行了分类研究. 经过多年的发展, 神经网络算法已经广泛用于极化SAR 图像的分类当中[48–59].2018年, 张腊梅等将传统卷积神经网络改进为三维卷积神经网络(3D CNN)[57]. 并对UAVSAR 系统采集的美国旧金山海湾某港口极化SAR 图像进行地物分类, 该地区地物种类丰富, 共有11种地物类型, 包括浅海、海洋、森林、人造目标、道路、植被、平坦裸地、粗糙裸地及3种农田地区, 分类结果如图9所示,其中图9(a)是Pauli 图像, 图9(b)是三维卷积神经网络分类图像.(a) Pauli 分解图(b) 分类结果图9 基于3D CNN 的分类结果[57]2019年, 刘旭等提出了采用极化卷积神经网络(Polarimetric Convolutional Network, PCN)对极化SAR 图像进行地物分类的方法[58]. 该方法采用极化散射编码方式来处理极化散射矩阵, 该编码模式可以完全保持散射矩阵的极化信息, 避免了将矩阵分解成一维向量, 并获得一个二维矩阵. 针对这种编码模式, 刘旭等人设计了一种基于卷积神经网络的算法, 并将其命名为PCN, 用于对极化SAR 图像进行分类处理. 图10展示了RadarSat-2在C 波段获取的荷兰弗莱福兰极化SAR 图像进行分类处理的结果. 其中图10(a)是荷兰弗莱福兰Pauli 分解图像, 图10(b)是PCN 分类结果, 图10(c)为不同地物的颜色表示. 结果表明该方法取得了较好的分类效果, 具有巨大的极化SAR 数据分2020 年第 29 卷第 11 期计算机系统应用类潜力.1.6 基于融合算法的分类上述各种算法都有其固有的特点, 在极化SAR 图像地物分类中也都取得了有效的研究成果, 推动了极化SAR 图像地物分类的发展, 基于上述分类方法的不同特点, 研究者们提出将两种或多种算法进行融合, 以提高分类精度[60–66].(a) Pauli 分解图(b) 分类结果城市森林水农田(c) 地物颜色编码图10 基于PCN 的分类结果[58]2018年, Xie 等提出了一种新的极化SAR 图像分类模型, 该模型首先结合Wishart 分布与自动编码器(Auto-Encoder, AE)神经网络提出了WAE (Wishart-Auto-Encoder)分类模型, 之后又结合K-means 聚类算法提出了Clustering-WAE 分类模型以提高分类能力[62].并对RadarSat-2采集的西安地区极化SAR 图像进行地物分类处理, 结果如图11所示. 其中图11(a)是西安地区Pauli 分解图, 图11(b)~图11(e)分别是K-means 算法、Wishart 算法、AE 算法、WAE 算法分类结果,图11(f)是Clustering-WAE 融合算法分类结果, 图11(g)为不同地物的颜色表示. 分类结果表示, Clustering-WAE 融合算法分类效果要优于其他算法.2018年, Guo 等将模糊理论应用到超像素提取中,采用FCM 算法并对ESAR 获取的德国奥伯菲芬-霍芬地区极化SAR 图像进行模糊超像素提取, 之后采用SVM 对图像进行地物分类[63], 结果如图12所示. 其中图12(a)是Pauli 图像; 图12(b)是地面真实图; 图12(c)超像素提取结果图; 图12(d)为分类结果与地面真实地物比较图, 图中黑色部分表示分类结果与地面真实地物不一致;图12(e)是不同地物的颜色表示.1.7 各方法优缺点上述各方法在极化SAR 图像地物分类中都有其优缺点, 具体如表3所示.(a) Pauli 分解图(b) K-mean(c) Wishart(d) AE(e) WAE (f) Clustering-WAE城市河流裸地(g) 地物颜色编码图11 西安地区地物分类图[62]这些方法中, 主动轮廓模型因考虑了轮廓内外部信息, 可以获得较为平滑的分割轮廓, 但是其计算量大,且易受噪声影响, 该方法适用于较均匀, 场景较小的图像. MRF 模型在图像分类时考虑了像素点的空间上下文信息, 所以其抗噪声能力强, 但是计算量较大, 也只适用于场景较小的图像. 模糊理论可以解决图像中的模糊像素问题, 但只适用于分辨率较低的图像. 神经网络整体分类精度高, 对噪声有很强的鲁棒性, 但是需要大量样本集进行训练, 所以适用于有大量样本集的场景. 相比于神经网络, 支持向量机适用于小样本集的场景, 但是该方法中的一些参数需要凭实验和经验来进行设置. 融合算法可以综合多种算法的优点, 但是其算法复杂度较高, 根据其算法的不同, 不同的融合算法也适用于不同的场景.计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期(e) 地物颜色编码(a) Pauli 分解图(b) 地面真实图(c) 模糊超像素分割(d) 比较图建筑林地开阔地图12 奥伯菲芬-霍芬地区地物分类图[63]表3 分类方法优缺点算法优点缺点适用场景主动轮廓模型考虑了轮廓内外部信息, 可获得较为平滑的分割轮廓计算量大, 效率低,在非均匀图像中易受噪声干扰较均匀, 场景较小的图像MRF 模型可以统计空间上下文信息计算量大, 只能描述较小邻域间的交互场景较小的图像模糊理论可以解决图像中的模糊性问题不适用于分辨率高的图像分辨率较低的图像支持向量机能较好的解决小样本,非线性, 高维数据和局部极小值等实际问题样本训练时间长,一些参数需要凭实验和经验来设置小样本集的场景神经网络分类准确度高, 对噪声有较强的鲁棒性, 能提取高级特征不能观察之间的学习过程, 需要大量样本集有大量样本集的场景融合算法可以综合多种算法优点算法复杂度高根据融合算法的不同, 适用于不同的场景2 极化SAR 图像地物分类发展趋势在极化SAR 图像分类中, 基于SVM 、MRF 模型、模糊理论、神经网络等的分类方法仍是主流方法,也取得了不错的分类效果, 但是仍然存在一些困难, 如计算量大、分类特征不多、不适用于复杂环境等. 而且在进行分类时, 分类的效果会与相干斑噪声、雷达的工作波段以及地物的类型等因素有关. 随着极化SAR 图像地物分类技术的发展, 更多研究人员将深度学习技术, 多波段融合技术引入到极化SAR 图像地物分类当中, 并着力于发现新的分类特征. 这些不断涌现的新思路、新方法指示着未来极化SAR 图像地物分类的发展趋势, 大致可以归为以下几点.2.1 新的分类特征在极化SAR 图像地物分类中, 特征提取是其中重要的步骤, 常用的分类特征有纹理特征和极化特征. 基于这些特征, 研究者们结合着分类器对极化SAR 图像进行地物分类, 近年来, 一些新的分类特征不断涌现,以提高分类性能.2014年, Uhlmann 等利用伪彩图提取强大的颜色特征, 并首次将其用于极化SAR 图像地物分类, 结果表明, 颜色特征具有较好的鲁棒性, 受图像的噪声等因素的影响非常小[67]. 之后, 研究者们也逐渐将颜色特征引入到极化SAR 图像的分类当中. 如沈璐等于2017年提取颜色特征和极化特征组成特征向量, 采用SVM 分类器对极化SAR 图像进行分类[68]. 除颜色特征外,Liu 等于2019年利用极化散射编码提取稀疏散射编码特征, 这种特征可以保持数据的空间结构[58].以上研究者们所提出的新的分类特征在实际应用中都取得了非常显著的分类效果, 所以新的分类特征的发现与引入将是极化SAR 图像地物分类中的主要发展趋势.2.2 深度学习采用传统的神经网络对极化SAR 图像进行地物分类虽然能提取出分类特征, 但是没有考虑到图像本身的二维空间信息, 而深度学习使用多层神经网络对图像进行特征学习, 可以提取出更高级的特征, 充分挖掘数据信息, 很大程度上提高了分类精度, 分类结果也表现更加稳定. 深度学习也是目前极化SAR 图像地物分类中, 最常用和分类效果最好的方法.目前, 有大量研究者们采用深度学习方法对极化SAR 图像进行地物分类. 如2016年, Liu 等采用深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)对西安地区极化SAR 图像进行地物分类[69]. 2016年, Jiao 等结合深度堆叠网络(Deep Stacking Network, DSN)和Wishart 距离提出了W-DSN 模型, 并对荷兰弗莱福兰极化SAR 图像进行分类[60]. 2019年, Liu 等采用生成对抗网络2020 年第 29 卷第 11 期计算机系统应用(Generative Adversarial Network, GAN)对西安地区极化SAR图像进行地物分类[70]. 这些深度学习方法在极化SAR图像地物分类过程中都取得了非常精确的分类效果.由上述可知, 深度学习方法已经成为目前极化SAR图像地物分类的主流方法. 可是深度学习依靠大量样本的学习, 目前公开的极化SAR图像地物样本数据集少之又少, 研究者们应首先考虑如何做出一个具有代表性的极化SAR图像地物样本数据集.2.3 多波段融合极化SAR图像成像信息不仅与地物类型有关, 还与雷达发射波的波长有关, 不同波段的极化SAR其传输特性、目标回波的后向散射特性等不同, 相同的物体也有可能呈现不同的表现形式[71]. 在地物分类方面, 不同波段的极化SAR数据, 在实际测量中有着不同的优势, 如高频波段极化SAR图像对地物的纹理描述清晰,有利于区分纹理差异较大的地物, 如城区和裸地等. 低频波段极化SAR图像对地物湿度和植被情况比较敏感,有利于区分具有不同含水量的地物, 如旱地和沼泽地等.综上所述, 不同波段的极化SAR系统在实际测量中都有其特点和优势, 因此研究者们利用信息融合技术将多波段极化SAR图像进行波段融合, 获取更丰富的目标信息以获得更好的地物分类效果. 如2014年,杨健团队将C波段、L波段和P波段极化SAR图像进行融合, 之后采用水平集方法对地物进行分类, 结果表明相比于单波段极化SAR数据, 采用组合多波段数据进行地物分类的效果更好[30]. 因此, 将同一地区多波段数据进行融合也是未来极化SAR图像地物分类中的重要发展方向.但是, 由于目前绝大多数星载极化SAR系统的工作波段只有一个, 所以获取同一地区的星载极化SAR 多波段数据就变得尤为困难, 就极化SAR系统的发展趋势而言, 多波段星载极化SAR系统是未来的主要发展趋势.3 结束语本文首先介绍了采用极化SAR图像进行地物分类的好处和重要性, 总结了近年来在国内外公开发表的基于极化SAR图像进行地物分类的研究成果, 并对其研究成果进行了简要概述. 基于这些方法的大量研究, 许多创新方法也在不断涌现, 如引入新的分类特征;将深度学习技术引入到分类当中; 利用信息融合技术将多波段数据进行波段融合, 这些方法都极大推动了极化SAR图像分类的发展.纵观极化SAR图像地物分类史, 新的研究成果在不断增加地物分类的准确度, 也在不断增强着地物分类的实用性. 但是仍然存在一些问题, 如怎样选取最适合的分类特征、同一地区多波段数据不多、如何更好地去除相干斑噪声等, 因此要加强对极化SAR技术的研究, 获取更深层次的成果. 相信在不久的将来, 极化SAR图像分类方法研究会越来越完善, 分类效果越来越精确.参考文献王超, 张红, 陈曦, 等. 全极化合成孔径雷达图像处理. 北京: 科学出版社, 2008.1Van Zyl J, Carande R, Lou Y, et al. The NASA/JPL three-frequency polarimetric AIRSAR system. Proceedings of 1992 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Houston, TX, USA. 1992. 649–651.2Rosen PA, Hensley S, Wheeler K, et al. UAVSAR: A new NASA airborne SAR system for science and technology research. Proceedings of 2006 IEEE Conference on Radar.Verona, Italy. 2006. 22–29.3黄铁青, 赵涛, 翟金良, 等. 发挥空间信息技术优势, 服务汶川抗震救灾决策——中国科学院利用遥感与地理信息技术为汶川地震抗震救灾和恢复重建提供决策服务纪略. 遥感技术与应用, 2008, 23(4): 486–492. [doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2008.4.486]4Horn R, Nottensteiner A, Reigber A, et al. F-SAR-DLR’s new multifrequency polarimetric airborne SAR. Proceedings of 2009 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Cape Town, South Africa. 2009. II-902–II-905. 5Uratsuka S, Satake M, Kobayashi T, et al. High-resolution dual-bands interferometric and polarimetric airborne SAR (Pi-SAR) and its applications. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium.Toronto, ON, Canada. 2002. 1720–1722.6Horn R. The DLR airborne SAR project E-SAR. Proceedings of 1996 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Lincoln, NE, USA. 1996. 1624–1628.7Christensen EL, Dall J, Skou N, et al. EMISAR: C- and L-band polarimetric and interferometric SAR. Proceedings of 1996 International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Lincoln, NE, USA. 1996. 1629–1632.8Melsheimer C, Bao MQ, Alpers W. Imaging of ocean waves 9计算机系统应用2020 年第 29 卷第 11 期。

sar卫星工作原理

sar卫星工作原理SAR卫星，即合成孔径雷达卫星，是一种对地观测卫星，具有高分辨率、强干扰抗性等特点，广泛应用于军事、民用和科研领域。

下面，我们将介绍SAR卫星的工作原理。

1. 发射和接收信号SAR卫星通过雷达技术产生高频微波信号，将这些信号通过反射、散射等方式传播到地面目标，然后接收这些信号返回的信息。

SAR卫星从不同角度、不同时间、不同频率发射和接收信号，可以获取不同分辨率的图像。

2. 制作回波图像SAR卫星通过反射、散射等方式接收到的信号是杂乱无章的，不能直接用于图像识别。

因此，需要对接收到的信号进行处理，将其转换成清晰的图像。

这种处理方法叫做合成孔径雷达成像技术。

在成像处理过程中，SAR卫星将长条形的接收区域分成多个小区域，然后对每个小区域内接收到的信号进行处理和合成。

这样，就能得到清晰的图像。

根据使用的合成孔径雷达系统不同，SAR卫星制作出的图像分辨率也不同。

3. 辐射校准在图像制作过程中，还需要对接收到的信号进行辐射校准。

因为地面目标反射、散射的微波信号强度与距离、角度、方向等因素有关，需要进行校准，使图像质量更高。

辐射校准通常采用外部校准和内部校准相结合的方式。

4. 后处理在制作出图像之后，还需要对图像进行后处理，以满足实际应用需求。

比如，对图像进行几何校正、地形校正等，使其能够用于地质勘查、土地利用、环保监测等领域。

综上所述，SAR卫星在对地观测领域发挥着重要作用。

通过发射和接收信号、制作回波图像、辐射校准和后处理等步骤，SAR卫星能够获取高分辨率、高精度的地面图像，为人类社会提供了强有力的支持。

sar计算原理

sar计算原理SAR（Specific Absorption Rate，特定吸收率）是用来衡量人体接触无线电频率电磁场可能吸收的能量大小的度量指标。

在现代科技中，我们经常会用到无线电频率电磁场，比如手机、无线网络以及微波炉等设备都会通过无线电频率电磁场进行通信和传输能量。

SAR值的计算原理是通过评估人体组织在电磁场中吸收能量的程度来确定辐射的安全性。

下面将详细介绍SAR值的计算原理。

首先，SAR值是在规定的实验条件下通过测试装置对特定范围内人体模型所产生的电磁辐射进行测量得出的。

通常，这些模型是由具有接近人体组织特性的物质构成的，如水或软组织等。

SAR值的计算基于Maxwell方程组，它描述了电场和磁场的行为。

这些方程将电场和磁场之间的关系建立在电流和电荷的产生和分布上。

在计算SAR值时，需要考虑的因素有：1.电磁场分布：电磁辐射的传播受到空间中其他物体和边界的干扰。

计算SAR值时需要考虑电磁场在模型中的分布情况。

2.功率密度：电磁场的能量传输速率，即单位时间内传输的能量。

3.组织吸收系数：组织对电磁辐射能量的吸收程度。

通过研究发现，不同组织对电磁辐射的吸收能力不同。

4.频率：电磁辐射的频率越高，其能量传输速度越快。

一般来说，计算SAR值的方法可以分为数值模拟和实验测量两种。

数值模拟方法在计算SAR值时，通常使用有限元分析等数值计算模型来模拟电磁场的传播和组织吸收情况。

通过这种方法，可以计算出在模型中不同位置的电磁场分布情况，进而推导出相应的SAR值。

实验测量方法则是通过将人体模型放置在测试装置中，在特定的电磁场条件下进行测量。

在测量过程中，将记录和测量不同位置的电磁场参数，经过计算和分析得出相应的SAR值。

无论是数值模拟还是实验测量方法，它们都需要遵循相应的国际或国家标准和规定。

这些标准规定了测试装置的参数、测试条件以及SAR值的评估方法。

总结来说，SAR值的计算是通过数值模拟或实验测量的方法，基于Maxwell方程组计算电磁场的分布情况和组织对电磁辐射的吸收程度。

sar的原理

sar的原理
SAR（合成孔径雷达）是一种用于正激射模拟的雷达技术，可以将原本分散的微弱的接收信号集中处理，从而产生一系列强大的信号，以提供更清晰的图像。

SAR的工作机制是利用合成孔径技术，通过位移移动探测器与目标之间的位置来收集像素，这些位移对应于探测器穿过探测区域的路径。

这使得SAR可以模拟一个相对大的发射天线，从而能够提供更高灵敏度而不损失空间分辨率。

SAR的抗干扰原理主要是通过信号处理算法来抑制或消除外部干扰信号对雷达接收到的有效信号的影响，从而提高雷达的抗干扰能力。

具体来说，SAR 抗干扰技术主要包括以下几个方面：
1. 频率选择性空域滤波器：通过选择适当的频带和滤波器构成，可以在处理SAR数据时去除较强的干扰噪声，保留弱信号的详细信息。

2. 多普勒子带滤波器：利用多普勒频率的特性，将SAR数据分为多个子带，在每个子带上进行滤波处理，从而去除多普勒频移引起的干扰。

3. 空时滤波器：通过使用多个天线和信号处理算法，可以将干扰信号在空间和时间上进行滤波和抑制，从而避免其对目标信号的影响。

4. 目标特征提取和匹配算法：通过对SAR数据进行目标特征提取和匹配，
可以确定目标的位置和方向，并进一步区分目标和干扰信号，从而提高目标检测的准确度和可靠性。

此外，SAR的一个重要应用是大气层探测，它可以分析大气中的水汽、云团等气体含量，从而掌握天气状况变化。

SAR还可以用于水文监测、地形特征分析、城市发展控制等。

因此，SAR技术可以提高雷达图像的准确性和质量，为科学研究和工程实施提供便利。

sar原理和使用方法

SAR (Synthetic Aperture Radar) 是一种通过合成孔径雷达技术获取地面影像的遥感技术。

它利用雷达技术发射微波信号并接收返回的信号，通过对这些信号的处理和分析，可以生成具有高分辨率的地表影像。

SAR的工作原理是通过合成孔径雷达技术实现的。

在传统雷达中，天线发射的微波信号会与地面物体发生反射，然后由天线接收返回的信号。

而在SAR中，天线在飞行过程中不断发射信号，并记录下每次发射和接收的时间。

通过对多次发射和接收的信号进行处理，可以合成一个大孔径的雷达，从而提高分辨率。

SAR的使用方法主要包括以下几个步骤：
数据采集：选择合适的合成孔径雷达设备，进行数据采集。

这通常需要安装在飞机、卫星等平台上，进行航空或航天遥感数据的获取。

数据处理：将采集到的原始数据进行预处理，包括去噪、校正等。

然后，利用处理算法对数据进行合成孔径处理，生成高分辨率的地表影像。

数据解译：对生成的地表影像进行解译和分析。

可以通过观察影像中的特征，如地形、植被、水体等，进行地质勘探、环境监测、农作物监测等应用。

数据应用：根据具体需求，将SAR影像应用于不同的领域，如军事侦察、自然灾害监测、城市规划等。

总的来说，SAR是一种通过合成孔径雷达技术获取地表影像的遥感技术。

它具有高分辨率、全天候、全天时的特点，可以应用于多个领域，为人类提供了重要的地理信息。

极化SAR发展需求及其目标识别关键技术

极化SAR发展需求及其目标识别关键技术-建筑论文极化SAR发展需求及其目标识别关键技术陈曦吴涛陶利钟雪莲（中国电子科技集团公司第三十八研究所，安徽合肥230088）【摘要】SAR是常用的对地观测手段之一，愈来愈多的现代SAR系统也都具备观测不同极化雷达信号下目标后向散射的能力，丰富的极化信息常被用来改善目标检测和识别等效果，极化SAR技术已成为近年SAR领域的研究热点。

本文首先介绍了世界各国从机载极化SAR系统到星载极化SAR系统的发展现状，然后从日益迫切的目标识别需求出发，阐述了实现和改进极化SAR目标识别能力的关键技术，即极化定标、极化目标分解以及极化干涉，并概括了各自的重要作用及应用特点，最后分析和总结了极化SAR技术的应用前景。

关键词极化干涉SAR；极化定标；目标分解※基金项目：高分辨率对地观测系统重大专项（GFZX0）。

作者简介：陈曦（1981—），男，湖南永州人，高级工程师，主要研究方向为SAR信息获取与分析，发表文章二十余篇，获国家发明专利两项。

0 引言雷达经过几十年的发展，已证明能够从干扰中探测目标的存在、测量目标的位置及运动轨迹，被认为是对目标检测、测距和跟踪的强有力的工具[1]。

随着雷达探测系统的不断发展，目标和环境状况也日趋复杂。

因而，仅仅发现目标存在和确定其位置还不能满足作战要求。

现代雷达除了具备发现和定位功能外，还需要有目标识别功能，“目标识别”是一个含义广泛的术语，包括“目标分辨”、“目标分类”和“目标辨认”等。

极化合成孔径雷达（PolSAR）的发展是雷达理论和技术发展的产物，是涌现出的新理论、新技术之一，是现代雷达技术发展主要成就之一[2-3]。

极化合成孔径雷达可以工作在不同的收发极化组合下，具有比单极化SAR信息含量高的特点。

它可以用测量的极化散射矩阵完全表征在特定姿态和观测频率下目标的极化散射特性，并且电磁波的极化组合对目标的形状、尺寸、结构、材料等比较敏感，因此如果在雷达目标识别过程中考虑极化技术将会明显改善成像雷达获取目标各种信息的性能，在目标增强、目标检测、目标识别、目标抗干扰以及隐身和反隐身中有着巨大的应用价值[4-8]。

第六章极化SAR

ERS-2VV RADARSAT HH Avon-Severn confluence
雷达发射的电磁波在目标表面感应电流而进行辐射，从而产生散射电
Illustration of how different polarizations (HH, VV, HV & colour composite) bring out different features in an agricultural scene
内容纲要一.电磁波极化特征及其表征
极化的概念平面电磁波的电矢量在直角
坐标系中可以分解为水平和
垂直两个分量，而这两个分
量之间的相对关系就构成了
平面电磁波的极化方式。

通常可以用极化椭圆、
Poincare球和Stokes向量
来描述平面电磁波的极化状
态。

极化椭圆
我们建立笛卡尔坐标系，并使z
轴同平面波的传播方向平行。

由麦克斯韦方程，可求出平面
极化椭圆的几个参数
椭圆倾角
椭圆率角
εε
ε
(a)完全极化波
：
完全非极化波，由于
Poincare球
Poincare球
t t h t t v h E v ∧∧
+r r v r v E E ∧
=
z通常，对于双基雷达系统，极化散射矩阵中有七个独立变量：四个幅度和三个相位差。

z这里不考虑绝对相位，是因为那是没有必要的。

对单基雷达系统，由于互易性，因此只有五个独立变量。

sar原理

sar原理SAR原理。

SAR（Synthetic Aperture Radar）合成孔径雷达是一种通过合成孔径技术来获取雷达图像的雷达系统。

它利用雷达信号的相位信息来合成一个大孔径，从而获得高分辨率的雷达图像。

SAR系统通常安装在飞机、卫星等载体上，可以对地面、海洋等目标进行高分辨率成像，具有全天候、全天时、全地域的观测能力。

SAR原理的核心是合成孔径技术。

合成孔径技术是利用雷达系统飞行或移动时的相对运动，通过对接收到的雷达信号进行处理，实现合成一个大孔径，从而达到高分辨率成像的目的。

在SAR系统中，通过不断接收目标散射的雷达信号，并记录下相位信息，然后利用目标与雷达之间的相对运动，将这些信号进行合成，最终形成高分辨率的雷达图像。

SAR系统的工作原理可以简单概括为，首先，SAR系统发射一束脉冲雷达信号，然后接收目标反射回来的信号。

由于SAR系统的载体（如飞机、卫星）在发射和接收信号的过程中会发生相对运动，因此接收到的信号会包含相位信息。

接着，SAR系统将这些接收到的信号进行处理，利用合成孔径技术将相位信息合成，最终得到高分辨率的雷达图像。

SAR原理的优点在于其具有全天候、全天时、全地域的观测能力。

由于SAR系统不受天气、光照等自然条件的限制，因此可以在任何时间、任何地点对目标进行观测和成像。

这使得SAR系统在军事侦察、灾害监测、资源调查等领域具有重要的应用价值。

除此之外，SAR系统还具有高分辨率、大覆盖面积的特点。

利用合成孔径技术，SAR系统可以获得数米甚至亚米级的分辨率，能够清晰地显示目标的细节特征。

同时，SAR系统在一次观测中可以覆盖大范围的地面，实现对大面积目标的快速成像，具有高效的观测能力。

总的来说，SAR原理是通过合成孔径技术实现高分辨率雷达成像的原理。

它具有全天候、全天时、全地域的观测能力，适用于多种领域的应用。

随着雷达技术的不断发展，SAR系统将在军事侦察、灾害监测、资源调查等领域发挥越来越重要的作用。