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申请/专利权人：中国自然资源航空物探遥感中心

摘要：本发明公开了一种CTLR简缩极化干涉合成孔径雷达分解方法，包括：获取极化干涉SAR图像数据，根据全极化SAR数据与CTLR简缩极化SAR数据间的转换关系，将全极化SAR数据转换为CTLR模式简缩极化SAR数据；计算极化干涉最优参数，确定体散射模型的优化因子；根据体散射模型优化因子对体散射模型进行优化；根据优化后的体散射模型推导体散射能量、表面散射能量和二面角散射能量的表达形式。本发明将CTLR简缩极化目标分解方法扩展至CTLR简缩极化干涉目标分解算法，改善了现有CTLR简缩极化干涉SAR分解方法较为稀缺的现状。与CTLR简缩极化目标分解算法相比，该算法同时利用了图像干涉信息和极化信息，倾斜建筑物区域的体散射能量过估计问题得到明显的改善，分解结果与实际地物散射机制较为相符。

主权项：1.一种CTLR简缩极化干涉合成孔径雷达分解方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取极化干涉SAR图像数据，根据全极化SAR数据与CTLR简缩极化SAR数据间的转换关系，将全极化SAR数据转换为CTLR简缩极化SAR数据；S2：计算极化干涉最优参数，确定体散射模型的优化因子；S3：根据所述体散射模型优化因子对体散射模型进行优化；S4：根据优化后的体散射模型推导体散射能量、表面散射能量和二面角散射能量的表达形式；在步骤S2中还包括：在极化干涉SAR中，干涉相干系数和相位信息对极化状态有依赖性；与极化相似性参数的定义类似，引入单位投影矢量ω1和ω2，将Pauli基散射矢量k1和k2分别投影到ω1和ω2上，极化干涉相似性参数PPISP的表达式为: 其中，PPISP∈[0,1]，|·|代表绝对值运算，[ω1]＝[ω1,opt1，ω1,opt2，ω1,opt3]和[ω2]＝[ω2,opt1，ω2,opt2，ω2,opt3]分别为主、副图像最优散射矢量组成的最优散射矩阵，ωi,optj为主或副图像最优散射矩阵的第j个元素，其中，i＝1,2；j＝1,2,3；参数PPISP的取值是唯一的，不随目标取向角的变化而变化，用于保证两幅图像间的相干最优化；因此，构建极化干涉最优参数PPIOP用于后续的分解处理，极化干涉最优参数PPIOP的表达式为： 在步骤S4中还包括：Stokes矢量Gm被分解为： 其中，Gv表示随机体散射机制部分的Stokes矢量，Gp表示秩为1散射机制部分的Stokes矢量，包括CTLR极化模式下的表面散射和二面角散射；mv和mp表示体散射成分和秩为1的散射成分的系数，α和是散射变量；在步骤S1中还包括：对同一地区获取的两幅全极化SAR图像完成滤波和多视预处理操作，选取其中一幅图像为主图像，另一幅图像为副图像；随后，利用全极化SAR数据与CTLR简缩极化SAR数据之间的转换关系，将全极化SAR数据转换为CTLR简缩极化SAR数据，用于后续处理；在步骤S1中，具体实施方式如下：获取所述两幅全极化SAR图像的相干矩阵的集合平均值分别为[T1]和[T2]： 其中，Tij和T′ij分别表示主、副全极化相干矩阵的集合平均值[T1]和[T2]的第i行、第j列元素，其中i＝1,2,3；j＝1,2,3；上标“Η”表示矩阵的共轭转置；k1和k2分别为主、副全极化图像的Pauli基，其表达式分别为： 和其中，SHHi为垂直发射、垂直接收的后向散射，SHVi为垂直发射、水平接收的后向散射，SVVi为水平发射、水平接收的后向散射；其中，i＝1,2；在步骤S1中还包括：G＝g0,g1,g2,g3Τ是Stokes矢量，gk表示Stokes矢量第k行的元素，其中k＝0,1,2,3；Stokes矢量与全极化SAR数据间的对应关系为： 主、副图像的Stokes矢量表示为： 其中，gkm表示Stokes矢量Gm的第k行的元素，gks表示Stokes矢量Gs的第k行的元素；其中，k＝0,1,2,3；在步骤S2中还包括：极化干涉信息利用6×6相干矩阵进行表示；由k1和k2的外积定义的6×6半正定Hermitian矩阵表达式为： 其中， ·为多视平均；[Tm]和[Ts]为半正定Hermitian矩阵，分别包含每组天线获得的全部的极化信息，[Ω12]为非Hermitian矩阵，包含极化信息和干涉信息；在步骤S3中还包括：利用极化干涉最优参数PPIOP，优化Freeman提出的体散射模型，Freeman提出的体散射模型的表达式为： 经极化干涉最优参数PPIOP优化后的体散射模型的表达式为： 在步骤S4中还包括：为了简化后续的计算流程，令c＝±cos2α，则，Stokes矢量各元素的表达式为： 其中，a,b,c和mv均用mp表示： 将a,b,c和mv代入a2+b2+c2＝1，求得mp的取值，进而求得a,b,c和mv的取值，同时，α和的表达式分别为： 体散射、二面角散射和表面散射能量的表达式为： 根据体散射、二面角散射和表面散射能量的表达式，得到最终的图像分解结果。

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