曲永超，趙書河,3，莊喜陽，姜騰龍，張 宇

（1.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室，江蘇 南京210023；3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210023；4.濟(jì)南市環(huán)境監(jiān)測中心站，山東 濟(jì)南 250014；5.78125部隊，四川 成都 610066）

基于特征值和Singh分解的全極化Radarsat-2圖像分類

曲永超1,2，趙書河1,2,3，莊喜陽1,2，姜騰龍4，張 宇5

（1.南京大學(xué) 地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.江蘇省地理信息技術(shù)重點實驗室，江蘇 南京210023；3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210023；4.濟(jì)南市環(huán)境監(jiān)測中心站，山東 濟(jì)南 250014；5.78125部隊，四川 成都 610066）

基于模型的分解發(fā)展較快，但存在負(fù)功率、體散射過估計、未充分利用相干矩陣等問題，考慮到基于模型分解的優(yōu)點，采用Singh分解提取極化信息，同時用散射角、極化熵和極化總功率進(jìn)行補充，再利用SVM對山東禹城地區(qū)全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。為驗證該方法的有效性，將其與H/α/A-Wishart和Yamaguchi-SVM兩種分類方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，該方法分類效果較好，總體精度分別提高了6.4%和3.48%。

全極化SAR圖像分類；Singh分解；Cloude分解；極化總功率；SVM

非相干極化分解是全極化SAR圖像分類的重要方法之一，近年來得到廣泛應(yīng)用[1-6]。非相干極化分解主要有基于特征值分解和基于模型分解兩大類[7-13]?；谀Ｐ偷姆纸獾玫綆追N確定的散射機制，但是這是一種理想化的處理，實際情況常常包含未知的散射機制。近年來，基于模型的分解有較多進(jìn)展。2010年An[14]等提出一種采用去方位處理的分解，降低了負(fù)功率出現(xiàn)的概率，但是僅利用了相干矩陣中的6個元素；2012年Arii[15]等用極化方位補償改進(jìn)了自適應(yīng)的體散射模型，能夠應(yīng)對植被和地形的影響，但是分解的結(jié)果不符合部分觀測值；

2014年Chen[16]等利用了相干矩陣中的全部元素，但是為了實現(xiàn)自適應(yīng)，計算復(fù)雜度非常高。本文采用Singh分解[17]，該方法不依賴反射對稱假設(shè)，并且計算了相干矩陣中的全部參數(shù)，充分利用了極化信息[18]。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

研究區(qū)位于山東省西北部，覆蓋禹城市大部，齊河縣部分面積，平均海拔28 m。該市地形自西南向東北緩緩傾斜，屬典型的沖積平原地質(zhì)區(qū)。禹城地區(qū)屬于暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，光熱資源豐富，雨熱同期，利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，多年平均溫度13.1℃，年降水量582 mm。其自然條件和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式在黃淮海平原具有一定代表性，主要土地覆蓋類型為耕地、林地、水體和居民地等。轄區(qū)內(nèi)種植的主要作物為冬小麥和玉米（兩季輪作），冬小麥種植比例高達(dá) 90%。正常情況下，冬小麥播種期是 10 月上旬，收獲期為次年 6 月中上旬。研究數(shù)據(jù)獲取時間在6月中旬，正值冬小麥?zhǔn)崭钔戤叀Ｒ虼?，耕地上主要是冬小麥的殘茬。作物茬作為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，影響著農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中的營養(yǎng)物質(zhì)、碳、水和能量的流動與循環(huán)[19-20]。

本文實驗采用全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)。Radarsat-2是一顆搭載C波段傳感器的高分辨率商用雷達(dá)衛(wèi)星，由加拿大太空署與MDA公司合作，于2007-12-14在哈薩克斯坦拜科努爾基地發(fā)射升空。極化方式為HH、VV、HV、VH四種，波段為C波段，分辨率為8 m，獲取時間為2014-06-17。圖1為研究區(qū)Pauli RGB合成圖。

采用30 m分辨率DEM進(jìn)行地理編碼處理，DEM數(shù)據(jù)是由ASTER GDEM第一版本的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工得來，數(shù)據(jù)時間為2009年，數(shù)據(jù)類型為IMG，投影為UTM/WGS84。

圖1 Pauli RGB合成圖

2 研究方法

首先對Radarsat-2數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括多視處理、圖像濾波和地理編碼3個步驟；然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行Singh分解，得到表面散射、二面角散射、體散射、螺旋體散射4種散射機制；隨后進(jìn)行Cloude分解以及矩陣元素計算，得到散射角、極化熵和極化總功率；最后利用SVM進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果。研究方法流程如圖2所示。

圖2 研究方法流程

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先對Radarsat-2數(shù)據(jù)進(jìn)行多視處理，比例為5：2，使得該數(shù)據(jù)更適于分析分布式目標(biāo)。然后對圖像進(jìn)行濾波，本文采用Lee Refined濾波器，嘗試3×3、5×5、7×7的窗口，通過對比其結(jié)果發(fā)現(xiàn)3×3窗口能夠除去部分噪聲，并能夠保持較為清晰的地物邊界。最后，對圖像進(jìn)行地理編碼，采用30 m分辨率DEM賦予圖像投影和坐標(biāo)系統(tǒng)，處理后的圖像分辨率為15 m。

2.2 Singh分解

相干矩陣T可以表示為：

式中，?表示共軛轉(zhuǎn)置； 〈.〉表示統(tǒng)計平均；kp為Pauli矢量，其表達(dá)式為：

酉變換之后極化信息得以完整保存，為了減少參數(shù)并保存完整極化信息，需要對T進(jìn)行兩次酉變換：

此時，T23被消除。

第1次酉變換：

酉旋轉(zhuǎn)矩陣：

第2次酉變換：

酉旋轉(zhuǎn)矩陣：

然后對式（6）進(jìn)行四分量分解得到表面散射P、s偶次散射Pd、體散射Pv和螺旋體散射Pc。

式中，fs、fd、fv、fc為相關(guān)系數(shù)。

由此得到，

若體散射由定向二面角散射引起，則體散射模型為：

由此得到，

最終得到，

2.3 Cloude分解和極化總功率

首先，通過Cloude分解得到散射角α、極化熵H。α用于確定目標(biāo)的散射機制；H用于表征目標(biāo)散射機制的復(fù)雜度，H越大，則目標(biāo)散射機制越復(fù)雜，反之亦然。然后通過矩陣元素計算得到極化總功率SPAN。

2.4 分類

選取α、H、Singh分解的4個分量以及SPAN作為分類特征；選取SVM作為分類器，核類型（kernel type）為徑向基函數(shù)，Gamma值為0.143，懲罰系數(shù)為100；訓(xùn)練樣本是依據(jù)Pauli RGB合成圖和Google Earth圖像選取的。

3 對比實驗

分類結(jié)果如圖3a、b所示。根據(jù)研究區(qū)土地覆蓋的主要類型，分成耕地、林地、居民地、水體4類。研究區(qū)中，耕地和居民地占很大比例且分布很廣，林地和水體所占比例較小。因為圖像獲取的時間正值冬小麥?zhǔn)崭钔戤叄r(nóng)田里主要是作物茬，其有一定高度，但只有莖稈沒有枝葉，與低矮灌叢接近，又與裸地類似，所以耕地既有表面散射，也有體散射；林地的主要散射機制是體散射；居民地既有表面散射也有二面角散射，表面散射主要發(fā)生在建筑物頂部，二面角散射主要發(fā)生在建筑物立面與地面鄰接之處；水體的主要散射機制是表面散射。

選擇了H/α/A-Wishart、Yamaguchi-SVM兩種常規(guī)方法進(jìn)行對比，圖3a和b、c相比，林地較少，比較符合研究區(qū)的實際情況；圖3d和e、f相比，右側(cè)邊緣沒有水體，而這兩種方法都把其他地類錯分成水體，其中H/α/A-Wishart錯分現(xiàn)象更為嚴(yán)重。從混淆矩陣來看（如表1所示），本文方法耕地錯分成林地、居民地錯分成林地的比例分別是6.23%和9.14%；而H/ α/A-Wishart耕地錯分成林地、居民地錯分成林地的比例分別是12.52%和15.04%；Yamaguchi-SVM耕地錯分成林地、居民地錯分成林地的比例分別是7.01%和14.30%。本文方法林地錯分成水體的比例是0.43%；H/α/A-Wishart耕地錯分成水體和居民地錯分成水體的比例分別是3.61%和1.55%；Yamaguchi-SVM耕地錯分成水體的比例是2.21%。其他地類的錯分情況，3 種方法沒有顯著區(qū)別。

圖3 分類結(jié)果對比

H/α/A-Wishart是一種非監(jiān)督分類方法，它將圖像聚成16類，再對圖像進(jìn)行復(fù)Wishart迭代分類[21-22]。其分類結(jié)果很大程度上取決于初始聚類的準(zhǔn)確性。與本文方法相比，該方法將耕地錯分成林地、居民地錯分成林地、耕地錯分成水體、居民地錯分成水體的比例分別高出6.29%、5.90%、3.61%和1.55%。其原因是，散射角和極化熵不直接與散射機制對應(yīng)，造成對體散射和二面角散射的區(qū)分存在界限不清的問題。換言之，Cloude分解用散射角和極化熵表征各種散射機制，散射角表征散射機制的種類，通常認(rèn)為一定范圍的散射角屬于表面散射、二面角散射或體散射。但是對于范圍的界定具有一定的經(jīng)驗性和主觀性。

表1 混淆矩陣和總體精度/%

Yamaguchi-SVM分類結(jié)果中，居民地錯分成林地的比例比本文方法增加5.16%。因為Yamaguchi分解中的體散射模型假設(shè)體散射來自植被，實際上體散射也可以由定向二面角散射引起。而Singh分解有一定的自適應(yīng)能力，所以這種錯分相對較少。

4 結(jié) 語

本文針對兩類非相干分解各自特點和近年來基于模型的分解研究進(jìn)展，采用一種Singh-Cloude-SPAN-SVM分類方法。該方法在小樣本的情況下，利用Singh分解獲得表面散射、二面角散射、體散射和螺旋體散射，解決了目標(biāo)散射機制的基本判定，同時加入Cloude分解得到的散射角和極化熵對未知散射機制進(jìn)行描述，另外加入總功率對空間信息進(jìn)行描述，最后利用SVM進(jìn)行分類。結(jié)果表明該方法與H/α/A-Wishart、Yamaguchi-SVM分類方法相比，錯分現(xiàn)象減少，總體精度分別提高了6.4%和3.48%，證明了該方法對于山東禹城地區(qū)全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)有良好的分類效果。

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P237

B

1672-4623（2016）05-0060-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.05.019

曲永超，碩士，主要從事全極化SAR圖像處理和遙感圖像分類方面的研究。

2016-01-06。

項目來源：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃資助項目（2010CB951503）；中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項資助項目（XDA05050106）。