本發明專利技術提供一種基于多時相全極化SAR的建筑物倒損率估計方法。技術方案包括：第一步，構建極化散射矢量。第二步，估計極化相干矩陣。第三步，對極化相干矩陣進行旋轉處理，使交叉極化項T33的能量最小。第四步，極化散射機理的能量分解，獲得極化SAR圖像每個像素點的體散射機理、二次散射機理和奇次散射機理的散射能量。第五步，計算主二次散射機理系數。第六步，估計建筑物極化倒損因子。第七步，估計建筑物倒損率。本發明專利技術能夠準確、快速地估計建筑物倒損率，并給出定量結果。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于全極化SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔徑雷達)成像遙感技 術領域，涉及一種基于全極化SAR散射機理分析的建筑物倒損率估計方法。
技術介紹
近年來，具有較大破壞力的地震等自然災害頻發，嚴重威脅著人民的生命和財產 安全。據統計（Debarati Guha-Sapir,Philippe Hoyois,Regina Below, "Annual disaster statistical review 2013 : The numbers and trends CRED , Brussels ,Belgium, Technical Report,2014)，2000年以來，每年世界范圍內7級以上地震超過240次。其中， 2008年汶川地震造成約919億美元的損失，2011年東日本大地震大海嘯造成約2175億美元 的損失。房屋建筑物倒損直接關系人員傷亡和經濟損失，對建筑物目標倒損的定量評估能 夠為災后救援和重建提供關鍵信息支撐。作為微波成像遙感的極化SAR能夠全天候全天時 地對地觀測，不受地面狀況限制，具有快速、靈活、廣域等優勢，是快速全面掌握災區受災情 況最為有效的技術途徑。 世界各發達國家都在大力發展極化SAR對地觀測技術，涌現出大批代表微波成像 技術發展最前沿的應用系統。星載方面有德國的TanDEM-X、加拿大的Radarsat-2、意大利的 COSMO-SkyMed和日本的AL0S-2等。機載方面有德國最新一代具備P、L、S、C、X等多波段同時 成像能力的F-SAR系統。對自然災害進行實時監測、變化檢測和損毀評估是上述極化SAR系 統的重要應用領域，并在近年的地震海嘯等自然災害中取得了實際應用。 目前，在微波成像遙感領域，建筑物倒損評估技術主要基于多時相的單極化SAR圖 像。通過分析建筑物倒損后和倒損前的單極化SAR圖像的后向散射系數幅度和相關系數等 特征量的變化，進行建筑物倒損區域的檢測和提取。然而，建筑物的后向散射系數的變化和 多時相SAR圖像間的相關特性并不僅僅由建筑物損毀決定，還取決于時間/空間基線、入射 角等多種因素。因此，基于單極化SAR圖像后向散射系數幅度和相關系數等特征量的震災評 估技術并不穩健，面臨發展瓶頸。 極化SAR通過收發極化狀態正交的電磁波能夠獲得目標的全極化信息，對目標的 幾何結構和散射特性進行完整刻畫。建筑物目標在損毀前后對電磁波的響應和極化調制機 理是明顯不同的。極化特征量能夠表征目標固有的結構屬性和散射特性，基本不受時間/空 間基線等參數影響，相比于傳統的單極化SAR圖像后向散射系數幅度和相關系數等特征量， 具有更穩健的性能。目前，基于全極化SAR數據散射機理分析的建筑物損毀研究十分有限， 并基本處于定性研究和個案研究階段，缺乏普適性和適應性。此外，當前基于單極化SAR和 全極化SAR的建筑物倒損估計方法均僅能給出粗略的倒損程度劃分，如嚴重損毀、中度損 毀、輕度損毀和未損毀等有限等級，對建筑物倒損率的精細和定量估計方法未見報道。因 此，亟待發展具有高穩定度和精確度的建筑物倒損率定量估計技術。利用建筑物倒損前(一 般指災前)和倒損后(一般指災后）的多時相全極化SAR數據，研究建筑物倒損率精確定量評 估方法，對全極化SAR圖像解譯、災害救援、災后重建和減災防災等領域都有顯著的應用價 值。
技術實現思路
本專利技術要解決的技術問題是，提供一種基于多時相全極化SAR的建筑物倒損率估 計方法，本方法能夠準確、快速地估計建筑物倒損率，并給出定量結果。 本專利技術的基本思路是：對建筑物倒損前全極化SAR圖像而言，建筑物區域主要由 "墻體-地面"構成的二面角結構所形成的二次散射機理為主散射機理，即主二次散射機理 系數。對倒損后全極化SAR圖像，"墻體-地面"這種二面角結構隨著建筑物倒損而相應地減 少。與此同時，對應的主二次散射機理系數也會同步減少。這樣，通過有效估計建筑物區域 災后和災前主二次散射機理系數的變化，就可以定量反演建筑物的倒損率。這就是本專利技術 的原理基礎。 本專利技術的技術方案是:一種基于多時相全極化SAR的建筑物倒損率估計方法，利用 災前和災后建筑物區域的全極化SAR數據，通過極化散射機理建模和建筑物區域極化散射 機理的能量分解，提取建筑物區域的災前主二次散射機理能量和災后主二次散射機理能 量;利用災前主二次散射機理能量和災后主二次散射機理能量，構建表征建筑物區域主二 次散射機理變化的極化特征量(稱為建筑物極化倒損因子），建立建筑物極化倒損因子與建 筑物倒損率的反演關系式，得到建筑物倒損率的定量和準確估計。 特別地，本專利技術的技術方案具體包括下述步驟： 利用配準的災前和災后包含建筑物區域的全極化SAR圖像，分別獲得建筑物區域 倒損前的極化散射矩陣，i = 1，2，…，W和建筑物區域倒損后的極化散射矩陣Sjw -t，i =丨，2，…，w，ff表示全極化SAR圖像的像素點數。令極化散射矩陣 s = SiP?ent或s = Sfshvw，即對上述每一個極化散射矩陣進行下面第一步至第五步的處理： 第一步，構建極化散射矢量； 設極化散射矩陣，并且滿足互易性條件SHV = SVH，利用下式計算 Pauli極化散射矢量kP: 其中，Shh為在水平極化Η發射和水平極化Η接收條件下獲取的復后向散射系數;SVH 為在水平極化Η發射和垂直極化V接收條件下獲取的復后向散射系數;SHV為在垂直極化V發 射和水平極化Η接收條件下獲取的復后向散射系數;Η發射是指水平發射，V發射是指垂直發 射;Η接收是指水平接收，V接收是指垂直接收;Sw為在垂直極化V發射和垂直極化V接收條件 下獲取的復后向散射系數。上標T為轉置處理。 第二步，極化相干矩陣估計； 利用Pauli極化散射矢量，選取具有散射相似性的樣本像素，并進行集合平均處 理，得到極化相干矩陣T，即 其中，〈·>為集合平均處理。上標t為共輒轉置處理。 第三步，對極化相干矩陣進行旋轉處理； 對極化相干矩陣T進行旋轉處理，使交叉極化項T33最小時，得到旋轉后的極化相干 矩陣f為其中，旋轉矩陣為，旋轉角為Re為取T23的實部。第四步，極化散射機理的能量分解；對每個經過旋轉處理的極化相干矩陣f，進行目標極化散射機理的能量分解： 其中，fv為體散射模型系數，fd為二次散射模型系數，匕為奇次散射模型系數。為體散射模型，為二次散射模型，為奇次散射模型。a、b、c、d、e和f為體散射模型參數;α二次散射模型參數;β為奇次散射模型 參數。，l〇g為以10為底的常用對數運算。本發 明用到的三種候選體散射模型及其選取原則分別為：當-2dB<D<2dB時，體散射模型選取，即a = 1、b = 1、c = 1、d = 0、e = 0和f = 0;當D < -2dB時，體散射模型選取，即&=15、匕=7、〇 = 8、(1 = 5、6 = 0和1^ = 0;當1)2 2(113時，體散射模型選取，艮Pa = 15、b = 7、c = 8、d = _5、e = 0和f = 0。 當確定體散射模型后，則可求取二次散射和奇次散射模型的模型參數α、β，和各散 射模型系數fv、fd和fs。這樣，就可得到各本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種基于多時相全極化SAR的建筑物倒損率估計方法，SAR是指合成孔徑雷達，利用配準的災前和災后包含建筑物區域的全極化SAR圖像，分別獲得建筑物區域倒損前的極化散射矩陣Sipre?event,i＝1,2,…,W和建筑物區域倒損后的極化散射矩陣Sipost?event,i＝1,2,…,W，W表示全極化SAR圖像的像素點數，其特征在于，令極化散射矩陣S＝Sipre?event或S＝Sipost?event，即對上述每一個極化散射矩陣進行下面第一步至第五步的處理：第一步，構建極化散射矢量：設極化散射矩陣S=SHHSHVSVHSVV,]]>并且滿足互易性條件SHV＝SVH，利用下式計算Pauli極化散射矢量kP：kP=12SHH+SVVSHH-SVV2SHVT.]]>其中，SHH為在水平極化水平發射和水平極化水平接收條件下獲取的復后向散射系數；SVH為在水平極化水平發射和垂直極化垂直接收條件下獲取的復后向散射系數；SHV為在垂直極化垂直發射和水平極化水平接收條件下獲取的復后向散射系數；SVV為在垂直極化垂直發射和垂直極化垂直接收條件下獲取的復后向散射系數；上標T為轉置處理；第二步，估計極化相干矩陣：利用Pauli極化散射矢量，選取具有散射相似性的樣本像素，并進行集合平均處理，得到極化相干矩陣T，即其中，<·>為集合平均處理；上標為共軛轉置處理；第三步，對極化相干矩陣進行旋轉處理：對極化相干矩陣T進行旋轉處理，使交叉極化項T33最小時，得到旋轉后的極化相干矩陣為：其中，旋轉矩陣為R3(θ)=1000cos2θsin2θ0-sin2θcos2θ,]]>旋轉角為θ=14tan-1(2Re[T23]T22-T33),]]>Re[T23]為取T23的實部；第四步，分解極化散射機理能量：對每個經過旋轉處理的極化相干矩陣進行目標極化散射機理的能量分解：T^=fvTvol+fdTdbl+fsTodd]]>其中，fv為體散射模型系數，fd為二次散射模型系數，fs為奇次散射模型系數；Tvol=aded*bfe*f*c]]>為體散射模型，Tdbl=|α|2α0α*10000]]>為二次散射模型，Todd=1β*0β|β|20000]]>為奇次散射模型；a、b、c、d、e和f為體散射模型參數；α二次散射模型參數；β為奇次散射模型參數；令D=10log[T11(θ)+T22(θ)-2Re(T12(θ))T11(θ)+T22(θ)+2Re(T12(θ))],]]>log為以10為底的常用對數運算；三種候選體散射模型及其選取原則分別為：當?2dB＜D＜2dB時，體散射模型選取為Tvol=200010001;]]>當D≤?2dB時，體散射模型選取為Tvol=1550570008;]]>當D≥2dB時，體散射模型選取為Tvol=15-50-570008;]]>求取二次散射和奇次散射模型的模型參數α、β，和各散射模型系數fv、fd和fs；利用下式求解體散射機理的散射能量Pv、二次散射機理的散射能量Pd和奇次散射機理的散射能量Ps：Pv＝fv(a+b+c)Pd＝fd(1+|α|2)Ps＝fs(1+|β|2)第五步，計算主二次散射機理系數：利用全極化SAR圖像，提取建筑物區域；如果極化散射矩陣S對應的像素點位于對位于建筑物區域內，則計算其N×N鄰域內同時滿足Pd＞Pv和Pd＞Ps的建筑物區域像素點數目，記為M，則該像素點的主二次散射機理系數D_Pd為：D_Pd=MN×N]]>其中，鄰域窗N×N與全極化SAR數據的分辨率有關，根據實際情況確定；利用上述第一步至第五步，分別求得建筑物倒損前和倒損后全極化SAR圖像中建筑物區域的主二次散射機理系數，分別記為和i′＝1,2,…Q，其中Q為提取得到的建筑物區域的像素點數目；第六步,估計建筑物極化倒損因子；以建筑物倒損后和倒損前建筑物區域的主二次散射機理系數的比值作為建筑物極化倒損因子即Ratioi′Pd=(D_Pd)i′post-event(D_Pd)i′pre-event]]>第七步，估計建筑物倒損率；利用下式計算建立的建筑物倒損率DLi′：DLi′=k·Ratioi′Pd+l0≤Ratioi′Pd≤0.80Ratioi′Pd>0.8]]>其中，k和l為反演參數，根據實際應用要求確定。...
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳思偉，李永禎，王雪松，肖順平，
申請(專利權)人：中國人民解放軍國防科學技術大學，
類型：發明
國別省市：湖南;43
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