基于模型Pseudo-Quad-Pol重建从紧凑的偏振测定及其应用到漏油事件的观察

文摘

紧凑的偏振测定是一种有效的成像模式大范围观察,尤其是对公海。在这项研究中,我们提出一个新的方法pseudo-quad-polarization重建紧凑偏振测定基于三分量的分解。通过分解权力,重建模型作为能量重心建立模型。此外,阶段copolarized相关性的考虑。double-bounce散射的相接近π比为0,而表面散射的相比,接近0π。通过考虑负(double-bounce反射)和积极的(表面反射)copolarized相关性,全偏振测定的重建模型与真实的偏振SAR数据具有良好的一致性。乐队ALOS / PALSAR-1完全偏振数据获得8月27日,2006年,在一个漏油区域用于演示。重建性能评估一组典型偏振漏油指标。定量比较。结果表明,提出的基于模型的方法是潜力巨大的漏油事件的观察。

1。介绍

原油和石油产品污染对海洋环境有严重的影响。它导致大规模破坏当地的生态系统,提供潜在的巨大危害深海和沿海渔业、野生动物和再生。快速增加漏油污染主要是由于人类海洋活动的增加,增加的风险溢油船舶、石油平台、管道事故和常规船舶洗舱污水排放和引擎这样的操作。主要用于海洋监测仪器之一是合成孔径雷达(SAR),全天和全天候的成像能力和海洋表面敏感capillary-gravity波(1- - - - - -3]。偏振SAR (Pol-SAR)提供多通道偏振信息,和完全或四偏振(quad-pol) SAR系统允许完整的反向散射散射特性。然而,完全偏振成像模式遭受系统复杂性、数据量和有限的成像范围相比SAR系统使用单偏振传输(4]。在2005年提出了一个偏振成像的概念和一般被称为小型偏振测定(CP) [5]。目前,印度RISAT-1和JAXA ALOS / PALSAR-2可以提供CP模式。在未来,CP模式将会准备其他发射地球观测卫星(EO),例如,SAOCOM-1和Radarsat星座任务(RCM)。

可以处理压缩SAR数据在两个礼仪:第一个是重建pseudo-quad-polarization紧凑的偏振测定的数据,然后许多quad-pol方法可以应用于重建数据5- - - - - -9为各种应用程序);第二个是提取目标散射信息直接从紧凑的数据(4,10,11]。在这项研究中,我们专注于重建方法。在多极化重建、两个假设是非常必要的。一个是著名的反射对称的假设,另一个是偏振状态外推模型,即重建模型。在文献中主要存在五个重建方法。研究[5- - - - - -8)是基于反射对称估计pseudocovariance矩阵。这些方法之间的主要区别是,他们采用不同的重建模型参数。是由经验或理论假设测试。在[9),我们开发了一个方法,可以应用于nonreflection情况下基于四分量分解。然而,四分量分解应用不好描述的海洋表面反射对称总是会对大多数海况条件。方法提出了(7由柯林斯等人在[]8)由李等人是为海洋目标探测。然而,这两种方法都是实证方法需要事先完全偏振SAR数据模型参数。非线性回归通常是用来确定最佳曲线拟合参数。这两种方法之间的区别是,李的模型参数需要更新执行迭代时,柯林斯的模型参数是一个常数只与入射角有关。此外,在[7),柯林斯等人提出使用负指数曲线来估算为乐队RADARSAT-2数据,而在8),柯林斯的模型参数是配备一个多项式函数乐队UAVSAR数据。这意味着,不同SAR传感器成像几何,和海洋条件下,拟合曲线可能差异很大。这不是有利于实际应用。如果所选目标曲线不是一个最适合的获得数据,然后重建性能可能会恶化。

本文提出了一种基于模型的重建方法提取quad-pol信息从紧凑的偏振测定对漏油事件的观察。通过假设的三分量分解海面后向散射,模型参数估计基于分解的散射能力。乐队ALOS / PALSAR-1完全偏振数据用于演示。带偏振SAR数据,尤其是卫星数据,不广泛调查漏油事件检测由于其长波长。自带偏振SAR卫星操作(例如,ALOS / PALSAR-2)计划在未来的任务,有必要探索的性能乐队紧凑的偏振漏油观测数据。该方法的性能评估的一组偏振漏油观测指标广泛应用在文献[1]。本文的其余部分组织如下。节2,我们简要地介绍了带测试数据。节3,提出了重建方法。部分4给出了实验和比较;并给出结论5。

2。测试数据和预处理

乐队ALOS / PALSAR-1完全偏振数据获得southern-eastern海岸的黑人岛8月27日,2006年,用于演示。这些数据相关漏油事故发生在8月11日,200612]。图像显示在图的一个子集1,我们可以看到黑暗领域的浮油。完全偏振数据接收单看起来复杂(SLC)产品格式。这个子集包含1088×1088像素。在执行分析之前,一辆货车车厢里过滤窗口大小7已经应用于降低散斑。线性偏振紧凑SAR数据合成的全极化SAR数据根据其特定的散射矩阵,将介绍部分3。

3所示。从线性偏振测定紧凑Pseudo-Quad-Polarization重建

3.1。Quad-Pol数据和三分量的分解

在线性水平()和纵向()极化基地,散射向量定义为如下方程在互易定理对于单站反向散射的情况: 在哪里表示在传输和在接待。对于multilook的情况,以下所示的协方差矩阵方程来表示平均散射属性: 在哪里和分别表示空间平均和矩阵的共轭转置表示复杂的共轭。偏振目标分解已被许多研究人员研究[13- - - - - -15]。基于模型分解的目标是雷达收到背散射能量分解成几个组件根据散射模型。三分量分解(13)可以写成: 在哪里,,分解参数来确定相应的表面,double-bounce,分别和体积散射模型。这三个散射模型给出的 在哪里和模型参数与和。不同的三分量分解方法通常由修改体积散射模型。在(4)是一个一般体积散射模型表现出散射方位角对称。弗里曼和歌顿的三分量分解(13,15),将1/3。参数的影响在散射权力和紧凑的重建模型将在下一节中讨论。如果我们让通过相关(3)和(4)(2),背散射的能量可以扩展到散射权力如下面所示: 在哪里,,是分解权力。因为这与4方程分解有5个未知数,的标志通常是用来确定表面反射或double-bounce反射是占主导地位的13]。具体来说,如果,然后让(指示主导表面反射);如果,然后让(指示主导double-bounce反射),表明一个复数的实部。

3.2。紧凑的偏振测定和提出了基于模型的重建模型

3.2.1之上。线性紧凑的数据

紧凑的系统措施投影的复杂散射矩阵到一个电磁场传播。当传输面向slant-linear极化的45°时,接收到的电磁波是由 被称为散射波的琼斯矢量。方程(6)的散射向量紧凑模式。我们通常使用波协方差矩阵,定义在(7),分析目标平均散射性质。从(7),是见过的模式下,协方差矩阵可以写成三个部分之和,即copolarized信息部分,交叉极化的一部分,剩余部分:

通过假设反射对称,最后子矩阵(7)通常省略;即术语涉及产品copolarized和正交极化术语被忽略。对于大多数地形类型,省略的部分比其他的要小得多。海洋表面的反射对称也是有效的。通过这种方式,只有4个参数了,也就是说,,,,。pseudo-quad-pol重建的信息,这些参数需要估计。有4个未知数,但只能获得3方程(7),因此需要额外的重建模型与这些参数。在文献中,存在四个主要重建模式(5- - - - - -8)的一般形式如下: 在哪里是copolarization相关系数,定义为和是不同的模型参数不同的重建算法。Souyris等人首次提出重建模型使用。我们计算和散射模型(4所示),(9)。我们可以观察到Souyris的模型满足所有这些散射散射模型单独考虑时的行为:

我们从一个新的视角回顾Souyris的模型。散射过程实际上是一个混合的细胞基本散射散射过程的一项决议。所有元素散射后向散射的影响。如果我们假设一个三分量分解,每个组件导致的背散射特性的规模实力比例,然后Souyris模型可以作为一个只要阶段的能量重心模型不考虑;也就是说,用于重建模型。Souyris copolarized的模型并不区分不同的表面和double-bounce反射的相关系数。典型的一跃反映的价值等于1,而典型double-bounce反映的价值等于−1。通过考虑copolarized相关系数可以是积极的还是消极的,我们提出一种新的基于三分量重建模型分解,在下一节中给出。

3.2.2。提出了重建模型

从(9),我们就可以建立一个基于模型的能量重心重建模型。通过假设背散射的能量是一个表面散射功率之和,double-bounce散射功率,体积散射功率,可以获得以下关系:

自然分布的目标,是一个复数,所以呢还用于重建(5]。然而,为了保持积极或消极的相关属性(即。copolarized相位差是接近或接近)表面或double-bounce散射,纳入修改模型如下: 在哪里是一个符号函数。为了找到一个合适的参数重建,我们测试双方的平等(11)。当不同的时间间隔散射能力分解的比例(3)也因此不同。使用测试数据说明,双方的多项式曲线拟合(11)如图2(一个)拟合曲线,从中可以看出比另一个更接近的对角线上。应该注意的是,不应大于;否则会出现负分解权力。进一步的,当增加从像素的数量下降,在平面上的人物2(一个)减少。这种变化如图2 (b),这意味着有效像素的数量减少增加。因此为了确保(11对于大多数像素)是有效的和有效的,并确保平等,设置为0。

然后提出了重建模型获得 在哪里。使用测试数据,图3比较目前的重建模型与Souyris模型。可以看出发达模型更符合真实的偏振SAR数据;即点分布更接近与该模型的对角线。

接下来,我们需要考虑如何近似,,在线性紧凑的偏振模式。从相干矩阵所示(7),我们注意到,当假设反射对称,的标志只是受。海洋表面,高总是期望copolarized copolarized相关性方面比正交极化项(12]。因此,我们使用确定后向散射过程是由表面或double-bounce散射。我们使用的全部数据ALPSRP031440190,其中包含18432×1088像素,测试区域由之间的一致性和。整个协议是96.7%。因此,这一原则是有效的和合理确定散射机制主导CP的后向散射模式,至少在乐队PALSAR数据。

从协方差散射模型(4),相应的紧凑的散射模型可以合成所示(13),参数在设置为0: ,,是表面的紧凑的协方差矩阵,double-bounce分别和体积散射。那么紧凑的协方差矩阵可以扩展 在哪里,,的膨胀系数。从(14),我们有3个方程,5个未知数。指出从(5),对于完全偏振的情况,我们有。背散射的能量完全偏振测定是紧凑的偏振测定的两倍。因此,分解系数将按比例减少。让。是一个参数需要估计的重建。如果保留以后待定,(14以类似的方式)可以解决的三分量的分解。当是正的,表面散射是主导,让我们决定。当是负的,我们决定double-bounce散射是主导,让。最后,表面散射功率和double-bounce散射能力可以得到如下: 后或,对上述两种情况,在的情况下和在的情况下可以直接获得从吗和分别在哪里是总背散射能力。体积散射功率将在下一节中介绍的迭代期间估计。注意,这三分量分解只pseudo-quad-pol数据重建的目的。它非常不同于其他紧凑的目标分解(4,11]。

3.3。重建算法

迭代方法是用来解决非线性系统(5- - - - - -9]。迭代过程详细如下。

步骤0。初始化。考虑

步骤1。迭代。考虑 在哪里和是迭代数。给定一个聚合值,在那里,pseudo-quad-pol协方差矩阵估计

4所示。实验

在实验中,通过比较的方法提出的Souyris et al .,我们验证提出的基于模型的方法在以下方面:首先,重建的协方差矩阵评估的合作和正交偏振元素;其次,几种典型锅全部指标推导出偏振测定用于评估该方法的性能。Souyris选择的方法进行比较的原因主要是由于Souyris的方法也可以被视为一种能量重心pseudo-quad-pol信息重建方法。该方法唯一的区别在于,消极或积极copolarized相关属性被认为是在这项研究中区分表面和double-bounce散射。因此,比较结果将清楚地显示阶段的意义信息重建精度的提高。包括完全偏振漏油指标(1总结在表1。重建结果如表所示2。从表2,它可以观察到,该方法提高了重建稳定。此外,这种重建方法不需要事先完全偏振数据训练模型参数。

5。结论

在这项研究中,我们提出了一个基于模型的重建方法为线性的紧凑的偏振测定。通过正面和负面的copolarized相关性属性(负double-bounce主导和积极面主导案件)考虑,该模型通常是与真正的偏振SAR数据一致。采用基于模型的紧凑的目标分解计划,重建可以通过迭代的方法来实现。在实验中,重建性能评估方面的合作和正交偏振元素和几种典型偏振漏油指标。结果表明,与Souyris方法相比,该方法具有稳定的性能优越。此外,本研究调查的能力带油污观测卫星偏振SAR数据在紧凑模式中,很少出现在文献中。在未来,将进行详细的工作和该方法的扩展循环紧凑模式也将完全评估。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作在一定程度上是由国家自然科学基金委批准号下41171317和清华大学研究基金会的批准号20111080968。军军阴,第一作者是支持而进行她的研究由NSERC发现马尼托巴大学的批准号7400年授予Wooil月球。

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