仅存在于油库区域，部分小型港口也同样呈现T型结构。 然而两者的区别在于，油库区域的所述T型港口不仅包括人工突堤，还包括通往前端的输油 管道，运些金属输油管道构成的强散射体使得其较一般的T型港口散射强度高。
[0066] 请参阅图2,作为示例，可W看到，油库区域中的T型港口包括了金属输油管道。
[0067] 请参阅图3,作为示例，可W看到，金属输油管道构成的强散射体较一般的T型港口 散射强度高。
[0068] 如此，可W通过判断金属输油管道构成的强散射体进而识别对应的油库区域。
[0069] 在步骤S3中，对于识别出的T型港口区域，结合海陆分割结果，WT型港口突堤方向 为长边方向，W其垂直方向为短边方向，W突堤始末点中点为短边中点划定矩形区域。此区 域为所划定的油罐目标的感兴趣区域。
[0070]通常情况下，油罐为强散射目标，其散射功率远高于周围裸地或植被等背景区域。 据此，可W采用极化总功率检测器(Span Detector, SD)检测所述矩形区域中所有强散射 目标。
[0071 ]在某些实施方式中，极化总功率检测器的检测目标满足：
[0072] Span = Tii巧22+T33〉丫，
[0073] 其中，Span为检测目标的极化总功率，T为目标像素相干矩阵，Τυ为T矩阵第i行第j 列的元素，γ为检测口限。检测口限γ的值可W通过拟合背景区域概率分布，在给定的虚警 概率下确定。
[0074] 通常情况下的油罐为金属圆柱体，其顶盖分为圆形平盖和拱形两种。在分辨单元 内，顶盖区域形成的散射等效为平板散射和球体散射。对于靠近圆柱体侧面的区域，顶盖与 侧面构成二面角散射体。地面同样与侧面构成二面角散射体。单一散射成分导致油罐区域 具有较低的极化赌值和较高的散射角值，于是油罐区域就对应于极化赌、散射角分类器化/ alpha分类器）中的低赌二次散射区域。据此，可W通过确定所述疑似油罐目标极化赌的上 边界值和散射角下边界值并根据极化赌、散射角分类器化/alpha分类器）中的低赌二次散 射区域，进而确定疑似油罐目标。
[0075] 通常油罐区域极化赌比一般建筑低，在某些实施方式中，所述疑似油罐目标极化 赌的上边界值确定为0.3,散射角下边界值确定为50度。
[0076] 在某些实施方式中，可W采用极化总功率检测器与极化赌、散射角分类器相结合 的方法确定疑似油罐目标。
[0077]如此，可W确定所述油库区域的感兴趣区域内的疑似油罐目标。
[0078] 根据T型港口划定的感兴趣区域中可能包含一些建筑区域，而部分建筑区域形成 的强二面角散射同样会形成低赌的小区域，仅仅通过极化赌在感兴趣区域中确定油罐目标 会存在虚警。油罐目标通常成群分布于感兴趣区域内，而根据油罐与T型港口的分布特点， 距离T型港口距离近的区域疑似目标为油罐的可能性较高。
[0079] 在步骤S4中，WT型港口为中屯、，将感兴趣区域分为近距离和非近距离两部分。对 近距离区域，根据区域内各疑似目标的面积和圆度形状参数进行候选油罐目标的初步筛 选。初步筛选的候选目标可能包含非油罐目标，计算各候选目标两两之间的相似性参数，并 根据相似性参数矩阵进行候选目标的聚类。
[0080] 具体地，单一油罐目标类圆形特点使得其低赌区域呈现较好的圆形特征，利用圆 度指标度量圆形目标，可实现油罐目标的有效区分。参考球形度量参数定义圆度CD，若目标 区域的面积为As,轮廓周长为Pt，则圆度定义为类圆周长与实际周长的比值：
[0081]
[0082] 受SAR图像噪声影响，设定相对较低的圆度阔值P1。
[0083] 对于多视极化数据中两个任意目标，若其相干矩阵分别为Τι和T2,考虑到目标的定 向角不同，相似性参数首先对了1和了2进行去定向操作，1'1*^ = 〇6(1'1)，T2*^ = De(T2)，据此定义相 似性参数为：
[0084]
[008引其中化（·）表示矩阵的迹，<·〉为矩阵内积。对于两个疑似油罐目标区域，W各 区域平均相干矩阵作为各目标相干矩阵的估计，然后计算两目标之间的相似性参数。
[0086] 若初步筛选的候选目标集合为{〇1，1 = 1，...，N}，目标相似性度量矩阵为R = (rij)NXN。定义XI为候选目标〇1是油罐类别的可能程度，XiE[0，l]，则油罐类别整体相似性 程度为
[0087]
[0088] 具有最大油罐类别相似性程度的向量X为
[0089]
[0090] ^:对应矩阵R最大特征值所对应的特征向量。对是.向量按元素值进行排序 … > 氣，选择可能程度高的前k个元素对应的目标为最终候选油罐目标。在设定 的阔值P2下，确定k值如下：
[0091]
[0092] 其中II . II为向量范数。
[0093] 根据最终确定的候选油罐目标，计算各候选油罐目标的平均散射相干矩阵，然后 W各候选目标为模板，计算近距离区域的所有非初步候选疑似目标与各候选目标的相似性 参数。对于单个疑似目标和候选目标，若其相似性参数高于化，则可认为两目标为同一类目 标。基于此，对于疑似目标P，统计其与各候选目标相似性参数高于P1的比例，若该比例高于 设定的阔值P3，则将P判为油罐。
[0094] 对非近距离感兴趣区域，W近距离区域中候选油罐目标为模板，分别计算区域内 各疑似目标与各候选模板目标相似性参数。同样统计相似性参数高于P1的比例，若比例高 于P3，则将疑似目标判为油罐。
[009引如此，可W基于相似性参数剔除所述疑似油罐目标中的虚警目标。
[0096]请参阅图4,伯克利地区T型港口附近是一个大型油库，油库中分散着密集和非密 集排列的各种大、中、小型油罐目标，观察图4(a)对应区域的光学图像可W发现，油库区域 内非密集排列油罐轮廓模糊，小型油罐无法分辨。而密集排列油罐相互之间构成二面角使 得对应区域油罐轮廓完全无法分辨，所有油罐形成类似建筑物的一片高强度散射体。图4 (b)为海陆分割及对应T型港口检测结果，油库区域分布着多个T型港口，而只有主T型港口 由于铺设油管而呈现高强度后向散射特性;小型T型港口由于突堤仅仅为平铺道路，在海陆 分割时中间部分甚至会出现断裂，而不会被检测到。图4(c)为根据检测T型港口位置和方向 确定的感兴趣区域，包含T型港口近距离区域和非近距离区域。根据图像分辨率，本实施例 选择近距离感兴趣区域大小为150X150,而远距离区域大小为250X250。图4(d)为测试数 据的极化赌Η图，油罐目标顶盖部分的孤立散射体对应区域形成赌值极低的小面积区域。图 4(e)为在近距离感兴趣区域内，由Span检测器和H/al地a分类器进行目标检测并结合圆度 形状参数和相似性参数聚类筛选的候选目标，其中，面积阔值取为16，圆度阔值P1设为0.8， 初步候选目标聚类阔值P2设为0.9。进一步设定相似性参数比例阔值P3设为0.8,图4(f)为 在化uli基图中的检测结果。
[0097] 伯克利海岸油罐检测结果表明，本发明提出的检测方法能正确检测和定位出大部 分分散的油罐目标。候选目标结果表明，通过极化参数目标提取和相似性参数聚类，实现了 区域中具有代表性油罐目标的筛选。统计最终检测结果，对于感兴趣区域分布的约80个油 罐，实现了其中约60个目标的正确检测；但同时也检测出建筑物形成的约20个类油罐虚警 目标，因此，总体检测率为75%，虚警率为25%。对于分散分布的约40个油罐，本发明提出的 检测方法实现了绝大部分目标的检测。
[0098] 请参阅图5，新加坡T型港口区域油罐分布有序而密集，仅根据散射功率无法分辨 出油罐轮廓，油罐目标混为一团。利用本发明提供的检测方法，图5(e)和图5(f)为检测目标 在化uli基图中的显示结果。新加坡油罐检测的结果表明，本发明提出的检测方法实现了大 部分油罐目标的正确检测，总体检测率约为80%，虚警率约为20%。
[0099] 通过W上实例可W看出，本