本发明涉及一种卫星遥感信息提取方法，具体涉及一种合成孔径雷达(SAR)图像运动目标参数提取方法。本发明属于卫星遥感领域。
背景技术：
：海上运动目标及其尾迹能够被卫星SAR观测到，这方面的研究始于20世纪80年代。在图像上判别运动目标以及航速航向主要从图像上的尾迹进行。从SAR图像上可以发现4类尾迹，包括湍流尾迹、开尔文尾迹(Kelvin尾迹)、窄V型尾迹和内波尾迹。进一步的有关湍流尾迹和开尔文尾迹的研究表明，这两种尾迹是SAR图像上最为常见的尾迹，而对于窄V型尾迹和内波尾迹，他们的形成原因和条件仍然需要进一步探讨。窄V型尾迹在L波段的图像中经常出现，在X波段图像中则几乎没有。湍流尾迹常在护卫舰一级或更大吨位的船只后面出现。在低风速情况下，窄V型尾迹在小船后面经常能被SAR成像。尾迹的成像受到海况和SAR参数条件的影响。在合适的SAR条件和中等风速条件下，湍流尾迹最易成像，而低风速时则较难成像。图1中的(a)为湍流尾迹的机理图。船只后面由于船的运动而产生两种海表面流，一种是船体涡旋引起的流向航线两侧的海流，一种是推进浆产生的后向海流。这两种流对航线上的海面布拉格波产生抑制作用，从而减弱这一区域的后向散射能量，使其在SAR图像上表现为暗的尾迹。亮的湍流尾迹一般在低风速条件下产生，此时周围海面光滑，而航迹上由于船和风的作用，航迹上的海面变的粗糙，增强了后向散射强度，呈现出一条亮的尾迹。亮的尾迹有时由于两种海流的作用会一分为二，中间的布拉格波受到抑制，呈现暗的条纹。当船只排污时，大量油膜会聚集在航迹上，由于粘性较强，油膜会对航迹上的布拉格波产生抑制作用，从而减弱航迹上的后向散射能量，形成暗的条纹。开尔文尾迹系统中的开尔文臂的成像与尖波的传播方向和雷达视向的相对位置密切相关。图1中的(b)为开尔文尾迹的机理图。中间为运动的船只，它所造成的尖波朝两边传播，左边的尖波朝雷达视向传播，理想状态下，由于两种调制的作用，使得波峰两侧的海面粗糙度不一致，朝向雷达视向的斜面粗糙度大，而背向雷达视向的一面粗糙度小，从而形成亮的开尔文左臂，同样在背向雷达视向传播的尖波中，朝向雷达视向的坡面粗糙度小，形成暗的开尔文右臂。实际上考虑风速的情况下，相对光滑的坡面的粗糙度会变大，此时暗的开尔文臂可能淹没在海面噪声中，甚至亮的开尔文臂也会观察不到。速度聚束调制是开尔文尾迹系统中横波的成像原因。当船沿着雷达方位向航行，横波沿着方位向传播。由于海浪的距离向运动会引起SAR图像上沿方位向的位移，当波峰向上运动时，会产生沿方位向的正向位移，而波谷则相反。由于位移的存在使SAR图像上波峰的地方亮，波谷的地方暗，从而形成开尔文尾迹的横波。船在航行过程中，船体产生一系列布拉格波向周围传播，这些波与海面相互作用而形成一个扰动边界，在这个边界上由于布拉格共振散射的原因使得雷达接收到的后向散射得到增强，从而上形成亮的条纹，这就是所谓的不完全开尔文尾迹理论(Interrupted-KelvinWake,IKW)。1989年英美联合在Linnhe湖上采用机载SAR进行了一次试验，目的是研究内波尾迹的产生条件，试验结果证明在良好的层化条件下，大吨位的船只才会产生内波尾迹，小吨位渔船仅能产生窄V型尾迹。图1中的(c)为窄V型尾迹的机理图。图1中的(d)为内波尾迹的机理图。船只在海上航行时，水下部分对两侧的海水产生压力，使其朝两边运动，此时如果海水中存在浅层化现象，就会产生内波。由以上四种尾迹的成像机理分析可知，船舶的海面波尾迹能否被SAR成像，与雷达条件(波段、极化、入射角等)和海况条件(风速、海浪条件)密切相关。通过大量图像分析表明，多数的运动船舶尾迹并不能被SAR成像，那么仅依赖船舶的海面波尾迹来判断船舶是否运动就存在很大的局限性。因此，目前方案缺点就是运动目标的尾迹必须成像，才能进行航速航向提取。技术实现要素：为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种SAR图像运动目标判别以及参数提取方法，以解决现有技术中仅能依赖船舶的海面波尾迹来判断船舶是否运动的技术问题。为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对全极化数据进行数据增强处理；步骤二：测量多普勒尾迹长度，提取目标的航速和航向。前述的合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法，其特征在于，所述数据增强处理为：进行极化熵/阿尔法角/反熵分解增强。前述的合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法，其特征在于，全极化数据为Radarsat-2SLC全极化数据。前述的合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法，其特征在于，多普勒尾迹长度为：船只速度为其中，D为多普勒尾迹长度，u为船的速度矢量，H为卫星空间坐标的高度，θ为卫星相对于船的入射角，φ为船速度矢量与水平X轴的夹角，vsar为卫星对应于位置矢量中纵向的速度。前述的合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法，其特征在于，步骤二包括：步骤2a：考虑卫星上行右视与下行左视情况，得到多普勒尾迹长度为：D=(-Htanθ)ucosφvsar;]]>步骤2b：考虑上行左视和下行右视情况，得到多普勒尾迹长度为：其中，D为多普勒尾迹长度，u为船的速度矢量，H为卫星空间坐标的高度，θ为卫星相对于船的入射角，φ为船速度矢量与水平X轴的夹角，vsar为卫星对应于位置矢量中纵向的速度。。前述的合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法，其特征在于，步骤二包括：通过检测运动目标的绿色拖尾，依据卫星和图像的参数，提取目标的航速和航向。本发明的有益之处在于：本发明的利用单景全极化SAR图像数据，通过增强多普勒尾迹信号，实现运动目标及参数提取，且不论目标海面波尾迹是否成像；克服了许多运动目标的尾迹在SAR图像上不成像的不足，本发明具有很好的推广应用价值。附图说明图1是现有的四类典型尾迹的SAR图像示意图；图2是本发明合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法流程图；图3是本发明对第一份全极化数据进行数据增强处理前的图片示意图；图4是本发明对第一份全极化数据进行数据增强处理后的图片示意图；图5是本发明对第二份全极化数据进行数据增强处理前的图片示意图；图6是本发明对第二份全极化数据进行数据增强处理后的图片示意图；图7是本发明测量多普勒信号长度的示意图；图8是本发明合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法中卫星上行右视的成像情况；图9是本发明合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法中卫星上行左视的成像情况；图10是本发明合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法中卫星下行右视的成像情况；图11是本发明合成孔径雷达图像运动目标参数提取方法中卫星下行左视的成像情况；图12是第一艘船采用本发明方法测得结果和采用AIS测得结果的比较示意图；图13是第二艘船采用本发明方法测得结果和采用AIS测得结果的比较示意图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。参照图1所示，本发明提出了一种基于SLC全极化数据的动目标检测方法，其技术方法流程如图2所示。Radarsat-2SLC全极化数据首先经过数据增强处理，即Entropy/Alpha/anisotropy分解合成，然后检测带有绿色拖尾的运动目标(目前还不能实现自动识别)，依据卫星和图像的参数，提取目标的航速和航向。本发明的技术方案即从图像信号中增强微弱的海面多普勒尾迹信号，不依赖4类尾迹中的任何一类，就可实现运动目标的判断与信息提取。Entropy/Alpha/anisotropy分解本质是Cloulde分解引入的三个特征参数：极化熵、散射机理角(即阿尔法角)和各向异性。其目的是利用不同的物理机制，增强目标的拖尾效应，同时区分拖尾与目标本身的信号。极化熵代表了各类散射机制在总散射中的比例，熵在信息论中有明确的描述，如果极化熵为1，则表示三个特征值相等，目标散射为完全的随机散射，若极化熵为零，则表示散射中只有一种确定的散射机制。散射机理角表达的是平均的散射机制类型，值为0-90度，等于零时，表示随机的表面散射，等于90度的时候表示各向同性的二面角散射。各向异性表示散射的各向异性程度，值较大时，表示没有一种散射机制占特别的优势地位，值较小时，表示三种散射机制都不能完全忽略。利用这三个特征值，在合成的图像上，可有效的区分散焦能量与目标像元。图3是本发明对第一份全极化数据进行数据增强处理前的图片示意图；图4是本发明对第一份全极化数据进行数据增强处理后的图片示意图；图5是本发明对第二份全极化数据进行数据增强处理前的图片示意图；图6是本发明对第二份全极化数据进行数据增强处理后的图片示意图。可见，图片数据增强处理后的图片中，目标的拖尾效应增强了。也就是说，利用极化熵/阿尔法角/反熵分解可以增强运动目标多普勒信号。图片数据增强处理后的图片为彩色图片，可以看到绿色拖尾。2)通过测量多普勒信号长度(也称为多普勒尾迹长度)，提取航速航向原理SAR对运动目标成像时目标与实际位置在方位向会产生偏移，这是由SAR的成像机理所决定的。首先考虑卫星上行右视与下行左视情况，如图7所示，设卫星的位置矢量和速度矢量分别为和船的位置矢量和速度矢量分别为和u为船的速度矢量，φ为船速度矢量与水平X轴的夹角，xsar为卫星平面坐标的横坐标，ysar为卫星平面坐标的纵坐标，H为卫星空间坐标的高度，vsar为卫星对应于位置矢量中纵向的速度，xship为船只平面坐标的横坐标，yship为船只平面坐标的纵坐标。则船对卫星的相对速度为因为当船对卫星的相对速度与船和卫星的连线垂直时，多普勒频率为零，则有式(5.3)成立V→′ship·(S→ship-S→sar)=0---(5.3)]]>即ysar-yship=(xsar-xship)ucosφvsar-usinφ---(5.5)]]>因为xship＝xsar+Htanθ并且vsar>>usinφ，式5.5可以写为D=ysar-yship=(-Htanθ)ucosφvsar]]>其中，D为多普勒尾迹长度，θ为卫星相对于船的入射角。上行左视和下行右视情况：因为xship＝xsar-Htanθ并且vsar>>usinφ，式5.5可以写为D=ysar-yship=(Htanθ)ucosφvsar---(5.6)]]>vsar是标量，但有正负。D为多普勒尾迹长度。这就是多普勒位移(即多普勒尾迹长度)的表达式，由上式可以看出，当船只速度一定时，多普勒尾迹长度的大小与φ有关，即多普勒尾迹长度的大小由船速的距离向分量决定。当船的航行方向与方位向一致或相反时，多普勒尾迹长度为零，即不会产生多普勒尾迹。设定ysar-yship为D，由式(5.6)可以推出船只速度的表达式u=DvsarHtanθcosφ---(5.7)]]>由式(5.7)可知，如果已知多普勒尾迹长度和船只的航向及相关的卫星参数，就能计算出船只的速度，这也是湍流尾迹利用多普勒尾迹长度计算船只速度的理论依据。推导出4种成像情况8种船舶航行方向判断方法，如图8至11所示，下行数据需要通过上下翻转才和真实情况一致，因此推导出来的正负值与实际情况相反。技术方案的实验验证：总共做了两次实验，有三艘船参加实验，船只和卫星的信息如下表：表一：船只和卫星的信息表二：船舶信息利用本发明的方法，计算结果及误差比例如下表所示：表三：计算结果及误差比例图12是第一艘船采用本发明方法测得结果和采用AIS测得结果的比较示意图；图13是第二艘船采用本发明方法测得结果和采用AIS测得结果的比较示意图。AISPosition从AIS测得的尾迹位置。本发明考虑了上行下行和左视右视的八种情况，实现了目标运动方向快速判别。综上，本发明利用一景极化SAR图像数据，通过增强多普勒信号，实现运动目标参数提取，且不论目标尾迹是否成像；克服了多数图像上船舶尾迹难成像的不足以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。当前第1页1 2 3