基于全极化SAR数据的煤矿区土地覆盖变化信息提取研究

为弥补光学遥感数据在煤矿区应用的不足，评价全极化SAR数据的应用潜力，将极化SAR数据引入煤矿区土地覆盖变化信息提取。根据全极化SAR数据的极化目标分解结果，结合地面观测数据，分析煤矿区典型地物特别是煤矸石山、洗选废渣、塌陷地等特殊地物的后向散射机制和后向散射特征。在此基础之上，基于地物的后向散射特征并辅以后向散射机制所提供的知识，研究全极化SAR图像非监督变化检测方法；全极化SAR数据的煤矿区土地覆盖分类方法，包括基于支持向量机的特征选择、优化和分类方法；全极化SAR数据的决策级融合分类方法，将分别利用地物极化特征和后向散射特征的分类结果进行决策级融合，增加可划分的土地覆被类型数量、提高分类精度；基于多时相全极化SAR数据的煤矿区土地覆盖变化分析与评价。研究成果对于促进煤矿区资源环境遥感应用、提高全极化SAR数据解译精度、推动土地覆盖遥感监测新技术发展都具有重要的理论意义和应用前景。

本项目以徐淮煤矿区为研究区，以Radarsat 2卫星 SLC级别的全极化SAR数据为主要数据源，开展了与卫星SAR图像同步的野外观测、调查与测量工作，选取了足够数量的均质地物为实验样区，作为土地覆盖信息提取理论与方法的验证与精度评估的依据。对研究区内的全极化SAR数据，进行了滤波、几何纠正等处理后，结合地面观测数据，采用目标极化分解的方法，获得研究区典型地物的极化参数和极化信息，根据这些极化信息，并结合地面观测数据，分析了煤矿区典型地物的主要散射机制和后向散射特征；开展了多时相极化SAR数据非监督变化检测方法的研究，提出了广义高斯模型假设下KI双阈值法的SAR图像变化检测算法。描述了SAR差异图像上未发生变化类、后向散射减弱类和后向散射增强类的概率密度分布。基于KI准则，构建了双阈值准则函数，提出仅利用差异图像灰度直方图的最优双阈值自动选取方法，实现了3种变化与非变化类型的非监督变化检测信息提取；进行了全极化SAR数据土地覆盖分类新方法的研究，发展和改进了面向对象的影像分类方法对全极化SAR数据进行土地覆盖分层信息提取方法，分析了研究区内典型地物的后向散射特征，提出面向对象分类方法所涉及到的最优分割尺度选择法，给出全极化SAR图像分割对象后向散射特征的计算方法，研究了基于支持向量数的分类特征选择法，提高了土地覆盖信息提取的精度；发展和改进了基于支持向量机的全极化SAR数据土地覆盖分类方法；提出地形参数辅助下的全极化SAR数据土地覆盖分类方法；进行了多源遥感数据及其它数据的煤矿区及其它区域的土地利用变化分析及地物参数反演研究。本项目的研究成果能有效地提高全极化SAR数据应用于煤矿区土地覆盖变化监测的精度、速度和自动化程度，为煤矿区乃至其它区域土地覆盖变化的雷达遥感监测提供理论支持，促进雷达遥感的深入应用。