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申请/专利权人：宁波大学

摘要：本发明涉及一种PolSAR与Pan影像融合的陆面小微水体提取方法与装置，包括：利用Pan的高分辨率空间优势和PolSAR的后向散射特性，结合陆面小微水体的空间尺度特点和遥感成像机制，基于影像融合的方式实现多源数据优势互补，进而构建空间增强后的PolSAR陆面水体指数；然后，通过聚类确定水体和非水体的分割阈值，最后经形态学后处理实现小微水体的精细制图。本发明的有益效果是：本发明可以显著提高陆面小微水体的提取精度，操作简单、容易实现且处理效率高，具有重要的大范围应用前景。

主权项：1.一种PolSAR与Pan影像融合的陆面小微水体提取方法，其特征在于，包括：步骤1、获取PolSAR影像，并进行预处理；步骤2、计算预处理后PolSAR影像的极化相干矩阵和协方差矩阵，然后对PolSAR进行非相干性Freeman-Durden极化分解，得到镜像单次后向散射分量；步骤3、获取Pan影像，进行预处理，并将PolSAR影像与Pan影像进行几何配准操作；步骤4、几何配准后的PolSAR影像和高分辨率Pan影像采用空间细节注入和后向散射信息补偿的方式进行异质影像融合，得到高空间分辨率的PolSAR与Pan融合影像；步骤4包括：步骤4.1、对预处理后的PolSAR影像与Pan影像进行影像归一化操作，范围为0到1的影像归一化表示为： 其中，An表示第n个像元，影像矩阵共有N个像元；Amin为影像像素中的最小值，Amax为影像像素中最大值，为做完归一化的结果影像；步骤4.2、以PolSAR影像为参考影像，对Pan影像进行直方图匹配；其中，Pan影像所有像素的标准差σA表示为： 其中，表示第n个像元，表示Pan影像矩阵归一化后的像元平均值，Pan影像矩阵共有N个像元；步骤4.2中，直方图匹配后的影像矩阵由下式求得： 其中，σA为Pan影像所有像素的标准差，σS为PolSAR影像所有像素的标准差，表示PolSAR影像矩阵归一化后的平均值；步骤4.3、将高分辨率Pan影像的空间细节注入上采样后的PolSAR影像获得融合影像；步骤4.3中，空间信息和纹理细节通过高分Pan影像和PolSAR影像的高频分量做差获得，而PolSAR影像的高频分量是通过空间滤波或波段线性组合的方式求得，上述过程描述为： 其中，Y为融合结果影像，fupS为PolSAR影像上采样操作，Ih为PolSAR影像经过空间滤波或波段线性组合得到的高频空间分量，表示直方图匹配后的高分Pan影像，w表示融合权重系数；步骤4.4、通过计算原始低分辨率PolSAR影像和融合影像之间的差异，得到后向散射系数的补偿矩阵，然后对初步融合结果进行后向散射信息的补偿操作；步骤4.4中，信息补偿过程表示为：Sy＝Y+fup[S-fdownfGBY]其中，fGB·和fdown·分别表高斯模糊和下采样操作，fup为上采样操作；S是低空间分辨率的PolSAR影像，Sy表示最终的融合影像；步骤5、根据实际情况对PolSAR与Pan融合影像进行一定尺度的滑动窗口去噪；步骤6、基于PolSAR与Pan融合影像构建高分辨率PolSAR陆面水体指数PLSWI；步骤6包括：步骤6.1、对同极化VV和HH波段进行求和；步骤6.2、计算相干矩阵和协方差矩阵表征后向散射信号的相干现象；步骤2.2中所得的多个相干矩阵求和并依据相干矩阵求解原理，对数值较小的相干矩阵分量放大倍，上述计算过程表示为： 其中，Gr为第r个相干矩阵，r∈[1,R]；G为所有相干矩阵波段之和，是调节因子；步骤6.3、通过计算VH-HV值，即交叉极化波段的差值，表征下垫面是否为平静的陆面水体；步骤6.4、综合空间增强后的PolSAR影像主要极化特点，构建PolSAR陆面水体指数PLSWI公式如下： 其中，G为各相干矩阵波段之和；VV、HH、VH和HV是PolSAR影像的四种极化波段；Cs为极化分解后的镜像单次散射分量；PLSWI为PolSAR陆面水体指数；步骤7、对计算得到的PolSAR陆面水体指数PLSWI影像进行影像聚类，确定聚类中心并以此预设分割阈值，得到陆面水体初步提取结果；步骤8、对陆面水体初步提取结果进行形态学后处理，得到精确陆面小微水体提取结果。

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