一种 PolSAR 散射功率分解框架及基于测地距离的新型旋转不变参数无监督分类方案
信号处理
2025-05-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了一种面向极化合成孔径雷达（PolSAR）数据的通用散射功率分解框架（SPFF），可直接为每个像素获取 个散射功率分量以及一个残余功率分量。每个散射功率分量通过使用基本目标和广义随机体模型分解为相似性（或相异性）。相似性度量是利用 实 Kennaugh 矩阵对之间的测地距离导出的。在标准的基于模型的分解方案中， Hermitian 半正定协方差（或相干）矩阵被表示为遵循固定层次过程的散射目标的加权线性组合。相比之下，在所提出的框架下，通过执行单位的凸分裂来获得权重，同时保持散射分量的主导性。总功率（Span）与这些权重的乘积提供了非负的散射功率分量。此外，该框架结合测地距离被有效地用于获取特定的旋转不变参数，进而用于设计一种无监督分类方案。利用旧金山的 C 波段 RADARSAT-2 和 L 波段 ALOS-2 图像，对 SPFF、旋转不变参数和分类结果进行了评估。
引用
@article{arxiv.1906.11577,
title = {A PolSAR Scattering Power Factorization Framework and Novel Roll-Invariant Parameters Based Unsupervised Classification Scheme Using a Geodesic Distance},
author = {Debanshu Ratha and Eric Pottier and Avik Bhattacharya and Alejandro C. Frery},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.11577},
year = {2025}
}
备注
Submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing