本發(fā)明涉及對地觀測領(lǐng)域，具體涉及一種合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法。

背景技術(shù)：

海冰與全球氣候、極地環(huán)境以及安全息息相關(guān)，海冰類型是海冰監(jiān)測和研究的重要信息。合成孔徑雷達(dá)(syntheticapertureradar：sar)的全天時、全天候以及穿透云霧的觀測能力，使其成為海冰監(jiān)測的有效工具，基于sar數(shù)據(jù)的海冰分類研究已經(jīng)廣泛開展，并且成為海冰遙感研究的熱點(diǎn)。sar掃描模式(scansar)是通過多個雷達(dá)子波束來獲取數(shù)據(jù)的，其中每個子波束覆蓋全部測繪帶的一部分，所有子帶圖像拼接即可得到寬測繪帶圖像。scansar圖像以其超寬寬幅獲取能力特別適合大面積海冰監(jiān)測的需要。

然而，scansar海冰分類存在如下問題：

1、海冰雷達(dá)回波信號相對較弱，易受到sar傳感器本底噪聲的影響，加之，scansar模式在平行飛行方向會產(chǎn)生條紋噪聲，在垂直于飛行方向會產(chǎn)生周期性的扇貝效應(yīng)，這些條紋噪聲和扇貝效應(yīng)影響了海冰分類效果。此外，已有的解決方法通常直接對sar強(qiáng)度圖像進(jìn)行條紋噪聲去除，然后去除條紋后的sar圖像獲得的紋理圖像依然存在較為明顯的條紋，對海冰分類精度的影響依然存在；

2、scansar圖像入射角范圍較大，導(dǎo)致同一類型海冰的后向散射系數(shù)在同一景圖像中存在差異；

3、僅僅采用海冰sar后向散射強(qiáng)度和紋理信息，易引起海冰類型之間的界限會有模糊，導(dǎo)致某些海冰類型不易區(qū)分，因此需要挖掘新的海冰類型識別敏感信息，提高海冰類型識別的精度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明公開一種合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法，包括以下步驟：圖像預(yù)處理步驟，對合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得優(yōu)化后待分類的合成孔徑雷達(dá)圖像；紋理信息提取及優(yōu)化步驟，獲得滿足海冰分類要求的合成孔徑雷達(dá)紋理信息；以及海冰分類步驟，基于所述合成孔徑雷達(dá)紋理信息對海冰進(jìn)行初步分類；以及海冰分類優(yōu)化步驟，結(jié)合海冰幾何信息對所述初步分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

優(yōu)選為，所述圖像預(yù)處理步驟包括以下子步驟：歸一化子步驟，面向合成孔徑雷達(dá)掃描模式模式的合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)的入射角后向散射歸一化；去噪子步驟，去除合成孔徑雷達(dá)圖像的斑點(diǎn)噪聲；以及條帶扇貝條紋去除子步驟，進(jìn)行面向合成孔徑雷達(dá)圖像的基于卡爾曼濾波的扇貝效應(yīng)及子帶拼接條紋去除，得到優(yōu)化后待分類合成孔徑雷達(dá)圖像。

優(yōu)選為，所述歸一化子步驟中，將合成孔徑雷達(dá)圖像入射角歸一化為40度。

優(yōu)選為，所述紋理信息提取及優(yōu)化步驟包括以下子步驟：紋理信息提取子步驟，利用灰度共生矩陣方法，明確最優(yōu)紋理參數(shù)，獲取紋理特征；判斷子步驟，判斷所述紋理信息是否滿足海冰分類要求，如果判斷為所述紋理信息滿足海冰分類要求，則直接進(jìn)入所述海冰分類步驟；以及紋理信息優(yōu)化子步驟，在所述判斷子步驟判斷為所述紋理信息不滿足海冰分類要求的情況下，直接針對紋理信息，基于卡爾曼濾波去除扇貝效應(yīng)及子帶拼接條紋。重復(fù)上述紋理信息提取子步驟、判斷子步驟、和紋理信息優(yōu)化子步驟，直到紋理信息滿足海冰分類的要求。

優(yōu)選為，所述紋理參數(shù)包括方差、均質(zhì)性、對比度和相關(guān)性。

優(yōu)選為，所述海冰分類步驟包括以下子步驟：樣本提取子步驟，面向海冰類型提取紋理樣本；分類器構(gòu)建子步驟，基于徑向基核函數(shù)構(gòu)建支持向量機(jī)分類器；以及分類子步驟，對海冰進(jìn)行初步分類，獲得海冰分類初步結(jié)果。

優(yōu)選為，所述海冰分類優(yōu)化步驟包括以下子步驟：幾何信息提取子步驟，利用海冰初步分類結(jié)果提取海冰幾何信息；以及優(yōu)化子步驟，結(jié)合所述海冰幾何信息，基于決策樹技術(shù)優(yōu)化海冰分類結(jié)果。

優(yōu)選為，所述海冰幾何信息包括海冰密集度、冰溝。

優(yōu)選為，所述合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像的幅寬為300～500km。

本發(fā)明的合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法基于紋理對周期性條紋的敏感性，通過多次迭代處理，消除scansar圖像扇貝、子帶拼接條紋，解決了sar強(qiáng)度圖像條紋噪聲去除后，紋理圖像中條紋噪聲依然明顯的問題。并且，綜合考慮海冰紋理和幾何信息，增加了海冰類型的分類依據(jù)，提高了海冰分類精度。

附圖說明

圖1是合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法的流程圖。

圖2是圖像預(yù)處理步驟的子流程圖。

圖3是紋理信息提取及優(yōu)化步驟的子流程圖。

圖4是海冰分類步驟的子流程圖。

圖5是海冰分類優(yōu)化步驟的子流程圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1是合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像海冰分類方法的流程圖。如圖1所示，合成孔徑雷達(dá)掃描模式(scansar)圖像海冰分類方法包括以下步驟：首先在圖像預(yù)處理步驟s1中，由于海冰分布面積廣闊，采用合成孔徑雷達(dá)掃描模式的超寬寬幅模式，幅寬例如在300～500km的sar圖像進(jìn)行海冰分類。對合成孔徑雷達(dá)掃描模式圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得優(yōu)化后待分類的合成孔徑雷達(dá)圖像。更具體地來說，如圖2所示，scansar模式sar圖像預(yù)處理步驟s1包括以下子步驟：在歸一化子步驟s11中，由于scansar數(shù)據(jù)入射角變化范圍大，進(jìn)行面向scansar模式sar數(shù)據(jù)的入射角后向散射歸一化，將sar圖像入射角歸一化為40度。在去噪子步驟s12中，去除sar圖像的斑點(diǎn)噪聲。在條帶扇貝條紋去除子步驟s13中，進(jìn)行面向sar圖像的基于卡爾曼濾波的扇貝效應(yīng)及子帶拼接條紋去除，得到優(yōu)化后待分類sar圖像。

接下來，在紋理信息提取及優(yōu)化步驟s2中，獲得滿足海冰分類要求的合成孔徑雷達(dá)紋理信息。在圖3中示出了紋理信息提取及優(yōu)化步驟的子流程圖。具體而言，包括以下子步驟：紋理信息提取子步驟s21，利用灰度共生矩陣方法，明確最優(yōu)紋理參數(shù)，獲取包括方差、均質(zhì)性、對比度、相關(guān)性等參數(shù)的紋理特征；判斷子步驟s22，判斷所述紋理信息是否滿足海冰分類要求，如果判斷為所述紋理信息滿足海冰分類要求，則直接進(jìn)入海冰分類步驟s3；以及紋理信息優(yōu)化子步驟s23，在所述判斷子步驟s22判斷為所述紋理信息不滿足海冰分類要求的情況下，直接針對紋理信息，基于卡爾曼濾波去除扇貝效應(yīng)及子帶拼接條紋。在紋理信息提取及優(yōu)化步驟s2中，重復(fù)上述紋理信息提取子步驟s21、判斷子步驟s22、和紋理信息優(yōu)化子步驟s23，直到紋理信息滿足海冰分類的要求。

之后，在海冰分類步驟s3中，基于sar紋理信息對海冰進(jìn)行初步分類。在圖4中示出了海冰分類步驟的子流程圖。具體來說，包括樣本提取子步驟s31、分類器構(gòu)建子步驟s32和分類子步驟s33。在樣本提取子步驟s31中，進(jìn)行面向海冰類型的紋理樣本提取。在分類器構(gòu)建子步驟s32中，構(gòu)建基于徑向基核函數(shù)(rbf)的支持向量機(jī)分類器。在分類子步驟s33中，針對海冰進(jìn)行初步分類，獲得海冰分類初步結(jié)果。

最后，在海冰分類優(yōu)化步驟s4中，結(jié)合海冰幾何信息對所述初步分類結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。在圖5中示出了海冰分類優(yōu)化步驟的流程圖。如圖5所示，具體包括幾何信息提取子步驟s41和優(yōu)化子步驟s42。在幾何信息提取子步驟s41中，利用海冰初步分類結(jié)果提取海冰密集度、冰溝等海冰幾何信息。在優(yōu)化子步驟s42中，結(jié)合上述海冰幾何信息，基于決策樹技術(shù)優(yōu)化海冰分類結(jié)果。

本發(fā)明基于紋理對周期性條紋的敏感性，通過多次迭代處理，消除scansar圖像扇貝、子帶拼接條紋，解決了sar強(qiáng)度圖像條紋噪聲去除后，紋理圖像中條紋噪聲依然明顯的問題。并且，綜合考慮海冰紋理和幾何信息，有利于解決初生冰和多年冰的紋理信息易混淆問題，提高了海冰分類精度。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。