基本信息

書名:極化雷達理論與遙感應用

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作者:楊健,殷君君 著

出版社：科學出版社

出版日期：2020-03-01

ISBN：9787030645203

字數：480000

頁碼：306

版次：

裝幀：精裝

開本：16開

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內容提要

極化雷達理論與遙感應用是空天信息科學應用中的一個重要方向。《極化雷達理論與遙感應用》從極化雷達理論的基本概念入手，深入淺出地介紹了極化雷達的基本理論和作者近年來在該領域的研究成果。
在優極化理論中，引入了極化共零點、等功率曲線等新概念；在目標極化特征提取中，提出了相似性參數、基於極化比的目標分解方法等；在圖像濾波方面，提出了等效視數估計新方法；在極化對比增強方面，提出了極化對比增強優化的數值解法，建立了廣義極化對比增強模型；在目標檢測方面，介紹了溢油、艦船、機場、港口、橋梁和道路等典型目標的檢測方法。還介紹了作者在緊致極化 SAR 圖像應用研究中的相關工作。

目錄

目錄
叢書序
前言
本書主要符號對照表
章 雷達極化理論及其應用概述 1
1.1 極化雷達的簡史 1
1.2 極化SAR簡史 5
1.3 極化SAR的應用 7
1.3.1 濾波 8
1.3.2 目標散射特征的提取 9
1.3.3 極化對比增強 10
1.3.4 目標分類 11
1.3.5 目標檢測 12
1.4 本書的安排 13
參考文獻 13
第2章 極化基本概念和基本原理 41
2.1 極化狀態表示 41
2.2 極化比 45
2.3 Stokes矢量 46
2.4 坐標繫統 48
2.5 Sinclair散射矩陣 49
2.6 Graves 矩陣、Kennaugh矩陣和功率方程 51
2.7 標準目標 54
2.8 散射矩陣的測量與校正 59
2.9 小結 60
參考文獻 60
第3章 極化、等功率曲線與共極化零點 61
3.1 引言 61
3.2 共極化通道下特征極化狀態的公式 62
3.2.1 共極化值點和共極化鞍點 62
3.2.2 共極化零點 63
3.3 Jk矩陣的特征值 65
3.4 獲取特征極化狀態的簡便方法 66
3.5 接收功率的等功率曲線 69
3.5.1 共極化通道情況 69
3.5.2 交叉極化通道情況 71
3.5.3 匹配極化通道情況 72
3.6 兩種特殊情況下的特征極化狀態和等功率曲線 74
3.6.1 Gc2（n）=-Gc1（n）的情況 74
3.6.2 Gc2（n）=Gc1（n）的情況 77
3.7 極化零點理論 79
3.7.1 對稱散射矩陣情況下的目標共零點 79
3.7.2 一般散射矩陣情形的目標的共零點對 86
3.8 多站雷達中的天線極化 87
3.9 小結 90
參考文獻 90
第4章 散射特征描述及特征提取 92
4.1 引言 92
4.2 目標散射對稱性 92
4.3 散射矩陣的相似性參數 94
4.3.1 相似性參數 94
4.3.2 目標特征提取 95
4.3.3 實驗驗證 97
4.4 Cloude-Pottier非相干分解 99
4.5 基於共極化比的特征參數 100
4.5.1 一種新的目標特征描述方法 101
4.5.2 表面散射和體散射模型 105
4.5.3 定向角旋轉對散射點分布的影響 111
4.5.4 ΔαB/αB物理散射平面 113
4.5.5 ΔαB/αB平面在地物分類中的應用 116
4.6 Huynen矩陣分解及修正方法 126
4.6.1 Huynen分解 126
4.6.2 修正的Huynen分解 128
4.7 小結 130
參考文獻 131
第5章 極化SAR圖像濾波 133
5.1 非監督等效視數估計 133
5.1.1 引言 133
5.1.2 對數SAR圖像統計 133
5.1.3 對數SAR圖像噪聲估計 135
5.1.4 利用紋理分析和AR模型進行噪聲方差估計 136
5.1.5 算法流程和參數選取 139
5.1.6 實驗驗證 139
5.1.7 極化SAR圖像非監督等效視數估計 143
5.1.8 小結 145
5.2 經典濾波方法 145
5.2.1 Lee濾波 145
5.2.2 極化白化濾波器 146
5.3 基於塊排序和聯立稀疏表達的濾波方法 149
5.3.1 引言 149
5.3.2 極化SAR數據的加性噪聲模型 149
5.3.3 塊排序和聯立稀疏表達 151
5.3.4 算法和參數選取 155
5.3.5 實驗驗證 157
5.3.6 極化SAR濾波算法在干涉SAR中的推廣 162
5.3.7 小結 165
5.3.8 附錄 165
5.4 小結 167
參考文獻 167
第6章 極化對比增強技術 170
6.1 引言 170
6.2 極化對比增強技術 170
6.2.1 GOPCE方法 170
6.2.2 GOPCE的解 172
6.3 Fisher-GOPCE方法 173
6.4 極化對比增強技術的應用 174
6.4.1 Fisher-GOPCE方法在地物分類中的應用 176
6.4.2 Fisher-GOPCE方法在艦船檢測中的應用 178
6.5 小結 183
參考文獻 183
第7章 目標檢測 185
7.1 典型地物雜波統計建模 185
7.1.1 勻質與非勻質物理散射模型 185
7.1.2 極化SAR數據統計模型 190
7.1.3 典型雜波擬合模型 191
7.2 溢油檢測 197
7.2.1 引言 197
7.2.2 特征提取 200
7.2.3 小結 211
7.3 艦船檢測 211
7.3.1 基於功率條件熵和Parzen窗的檢測方法 211
7.3.2 基於GOPCE的檢測方法 215
7.4 機場檢測 218
7.4.1 引言 218
7.4.2 機場ROI提取 218
7.4.3 機場跑道提取及ROI辨識 221
7.4.4 實驗驗證 225
7.4.5 小結 227
7.5 港口與橋梁檢測 227
7.5.1 基於岸線特征點的港口檢測 227
7.5.2 基於平行曲線特征的港口檢測 233
7.5.3 基於水域跟蹤的橋梁檢測 239
7.5.4 小結 247
7.6 道路檢測 247
7.6.1 引言 247
7.6.2 分段曲線道路模型 248
7.6.3 Bayes跟蹤框架及粒子濾波 248
7.6.4 基於粒子濾波的道路聯合檢測 250
7.6.5 實驗與分析 253
7.6.6 小結 258
參考文獻 258
第8章 緊縮極化SAR數據重建及特征提取 262
8.1 引言 262
8.2 經典的緊縮極化SAR特征提取技術 264
8.2.1 m-δ分解技術 264
8.2.2 緊縮極化H/α分解技術 265
8.2.3 緊縮極化模型分解技術 266
8.2.4 分解技術的對比 266
8.3 緊縮極化SAR對海面Bragg散射的特征描述 268
8.3.1 Bragg散射模型及其在溢油檢測中的應用 268
8.3.2 緊縮極化SAR目標散射新參數 275
8.3.3 緊縮極化參數在溢油和艦船檢測中的應用 277
8.4 基於四成分分解的緊縮極化SAR數據重建方法 283
8.4.1 研究現狀 283
8.4.2 簡化的四成分分解方法 286
8.4.3 緊縮極化π/4模式的四成分分解參數估計 288
8.4.4 數據重建方法 290
8.4.5 實驗驗證 295
8.4.6 小結 298
8.5 基於三成分分解的緊縮極化SAR數據重建方法 299
8.5.1 三成分分解方法及數據重建模型 299
8.5.2 緊縮極化π/4模式的三成分分解參數估計 302
8.5.3 數據重建流程 303
8.6 小結 304
參考文獻 304
作者簡介

作者介紹

序言