多航过极化微波遥感图像微弱变化检测方法研究

The weak change detection in multi-pass polarization microwave remote sensing, which can detect target changes or not and the change trend, is a nova coherent information processing method used in the remote sensing. This method has the advantages of high sensitivity and high detection probability. It can be widely used in the geological disaster monitoring and marine environmental monitoring etc...According to the relationship between geometric structure and characteristic of weak change target in multi-pass polarization remote sensing, firstly, the project discuss the coherent processing principle for multi-pass images, and the coherent track constrains are deduced. Secondly, the multi-pass image coherent information distribution was modeled using polarization vector distribution and image coherence. Finally, we propose two weak change detection method, on the basic of time sequence characteristic, which indicate among the multi-pass images. These methods use coherent information in the same polarization channel to improve the information utilization, and the detect signal to noise ratio also be increased by using the coherence of multi-pass images. Therefore, it is possible to detect the change occur in the same scene over a period of time...The project is the international polarization microwave remote sensing signal processing academic frontier. The research achievements can improve the basic research level and independent innovation ability of our country. It will be a great scientific significance.

多航过极化微波遥感图像微弱变化检测方法是利用多航过图像进行相干处理，以探测陆地或海洋表面微弱变化存在及其变化趋势的遥感信息处理方法。具有灵敏度高和检测概率高等优点。该研究方向在地质灾害监测、海洋环境监测等领域具有重要的应用价值。.本项目根据多航过极化微波遥感空间几何布局与目标微弱变化间的关系，研究多航过极化微波图像的相干处理机理，导出相参航迹约束条件，建立相干信息分布模型。然后，根据该模型及目标在多航过图像中存在、变化的时间序贯特征，研究并提出了两种微弱变化检测方法。该方法利用同极化通道间相干信息，提高信息利用率；利用多幅图像之间微弱变化目标的相关性，提高检测信噪比。因此，能更加有效地检测出一段时间内同一场景所发生的变化，有利于提高变化检测性能。.该课题研究紧跟国际极化微波遥感信号处理学术前沿，研究成果能够提高国内在该领域的基础研究水平和自主创新能力，具有重要的科学意义。

该项目针对自然环境监测、自然灾害预警、战场形势分析等难题，研究了多航过极化微波遥感图像微弱变化检测方法。首先，本项目通过对多航过极化遥感图像相干机理与相干信息分布进行建模，推导出了多航过图像想干信息的统计分布特性，为后续检测方法研究提供了数学统计模型。随后，结合广义似然比假设检验理论，完成了对微弱变化广义似然比检测方法的研究，使微波遥感系统能更加有效地检测出场景中的弱变化目标。最后，本项目还基于上述多航过极化遥感图像相干信息分布模型，通过分析多航过极化遥感图像的时间贯序特性，结合数学形态学的方法，完成了对微弱变化动态规划检测方法的研究，使微波遥感系统能够结合多帧联合技术完成微弱变化检测的任务。.本项目探索了国际极化微波遥感信号处理的学术前沿，突破了数项理论技术难题，大量实测数据支撑本项目最终形成了一套行之有效的多航过极化微波遥感图像微弱变化检测方法。这套方法提升了现有微波遥感微弱变化检测领域的技术水平，受到国外权威专家好评，有助于推动国内微波遥感领域的自主创新研究发展，产生了重要的科学研究价值。