基于震后高分辨率极化SAR图像的倒塌建筑物解译

It is vital to make effictive emergency rescue by acquiring collapsed building damage level and spatial distribution. High resolution Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image provides additional and more precise information for collapsed building interpretation based on physical scattering mechanism, reducing the demand for the quantity of remote sensing images. It is meaningful and valuable for scientific research and application to interpret collapsed buildings using post-seismic PolSAR image. At present, it is difficult to estimate the coherency matrix of heterogeneous areas precisely, and to make fine distinction between collapsed buildings and intact buildings whose.aligned direction is not parallel to the direction of the radar flight path. New oblique building scattering model and interpretation algorithms will be developed by introducing polarimetric orientation angle and reflection asymmetry parameter on the basis of analyzing the statistical characters of high resolution image, the scattering mechanism of different type's buildings, and incoherent target decomposition methods and so on. A new interpretation algorithm of collapsed building using PolSAR image will be explored based on the interpretation of intact oblique building. This research will improve the interpretation ability of collapsed buildings due to earthquake, and provide scientific guide for earthquake relief by making multi-scale damage assessment maps.

获取震后建筑物损毁和空间分布情况，是评价受灾程度和有效开展应急救援措施的关键。高分辨率全极化SAR图像通过获取地物在多个通道下的散射信息，为从物理散射机制上进行倒塌建筑物解译提供了有力支持，降低解译对图像数量的要求，其研究具有重要科学意义和应用价值。本项目针对目前利用震后全极化SAR图像解译倒塌建筑物过程中，出现的异质区域相干矩阵估计不精确、与非平行建筑物无法区分等问题，通过对高分辨率图像上建筑物区域的噪声统计特性、建筑物的极化散射特性、非负特征值目标分解方法等的研究，发展极化相干矩阵估计算法，构建引入极化方位角偏移的非平行建筑物散射模型，建立基于目标分解和极化参数的倒塌建筑物解译算法，并对解译结果进行多尺度评估，为应急部门提供决策支撑。提高利用震后高分极化SAR图像解译倒塌建筑物的水平，为抗震救灾提供科学依据。

本项目基于高分辨率全极化SAR图像获取倒塌建筑物在多个通道下的散射信息，通过利用物理散射机制进行倒塌建筑物解译，获取震后建筑物损毁和空间分布情况, 为有效开展应急救援提供措施。项目主要研究成果：首先针对目前利用震后全极化SAR图像解译倒塌建筑物过程中，出现的异质区域相干矩阵估计不精确、与非平行建筑物无法区分的问题，通过对高分辨率图像上建筑物区域的噪声统计特性、建筑物的极化散射特性、非负特征值目标分解方法等的研究，发展了极化相干矩阵估计算法，构建了引入极化方位角偏移的非平行建筑物散射模型；然后针对现有目标分解算法效率低、体散射过估计等问题，对非相干目标分解理论进行研究，在四分量目标分解模型的基础上构建更为直接、合理的散射模型；最后对多种影像特征类型在评估工作中的应用潜力开展系统分析，在不同评估尺度下发展联合多特征的解译框架，形成多尺度、高精度的评估结果，为应急部门提供了决策支持。