基于极化分解组合的SAR图像视觉优化和建筑物损毁评估

• 作者: 刘娜 刘杉 张风丽 邵芸 韦诗莹
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: Yamaguchi分解 Touzi分解 全极化SAR 建筑物 损毁评估
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 环境科学与地理学
• 页码范围: 750-759
• 页数: 10页
• 分类号: P237|TU746.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2020.06.005

摘要

建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义.极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估.针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度|τ2|进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域.以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证.结果 表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘娜		18	130	6.0	11.0
2	韦诗莹		4	5	1.0	2.0
3	刘杉		2	0	0.0	0.0
4	邵芸		2	0	0.0	0.0
5	张风丽		1	0	0.0	0.0