混合本征模型的多视SAR影像海冰密度检测

摘要：

目的 SAR影像中像素光谱测度的空间相关性蕴含着海洋表面和海冰更加丰富的空间特性及其变化信息,因此合理建模这种相关性是高分辨率SAR影像海冰精准解译的关键.提出一种利用随机模型及空间统计学测度刻画海冰空间结构的方法.方法 本文首先,在空间统计学框架下,SAR影像被表示为多值Gamma模型和泊松线Mosaic模型线性加权构建的混合模型,其中多值Gamma模型用于描述海洋表面雷达信号背向散射变化的连续性,而泊松线Mosaic模型则用于表征不同类型海冰表面雷达信号背向散射变化的区域性.利用上述混合模型的一阶、二阶变异函数,建模蕴含在SAR影像中海冰空间结构的变化.结果 对RADARSAT-1影像海冰结构建模并反演其密度.实验区域真实海冰密度分别为20％,80％等,运用本文方法反演所得海冰密度与真实海冰密度误差正负不超过10％.结论 本文提出混合本征模型用以刻画SAR强度影像中海冰像素强度变化的空间关系,能够较好地反演Ungava湾海冰密度分布.为利用遥感影像检测空间机构提供一种全新的方法.

关键词：本征模型、变异函数、SAR影像、海冰密度

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目41301479;国家自然科学基金面上项目41271435;中国测绘科学院对地观测技术国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目201204

在线出版日期：2015-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1836-1842