научная статья по теме ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ФЛУКТУАЦИЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ФАЗЫ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМНЫХ ПОКРОВОВ Космические исследования

Текст научной статьи на тему «ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ФЛУКТУАЦИЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ФАЗЫ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМНЫХ ПОКРОВОВ»

ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2008, № 1, с. 24-30

ФИЗИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА

УДК 530.1:528.871.6

ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ФЛУКТУАЦИЙ РАДИОЛОКАЦИОННОЙ ФАЗЫ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМНЫХ ПОКРОВОВ

© 2008 г. Т. Н. Чимитдоржиев*, В. Е. Архинчеев, А. В. Дмитриев

*Отдел физических проблем при Президиуме БНЦСО РАН, Улан-Удэ *Тел.: (3012)433224; e-mail: tchimit@pres.bscnet.ru Поступила в редакцию 15.03.2007 г.

Исследована возможность использования данных о пространственных флуктуациях яркости радиолокационного изображения разности фаз сополяризованных сигналов для классификации земных покровов. С этой целью проведен сравнительный анализ алгоритмов расчета пространственной автокорреляции и метода вариограмм, основанного на расчете локальной фрактальной размерности. Установлено, что высокочастотные спекл-шумы значительно искажают самоподобную фрактальную структуру неоднородных природных сред. Показано, что полученное поле фрактальных размерностей наилучшим образом разделяет основные типы поверхностных шероховатостей, однако объемные неоднородности объединяются при этом в один класс.

ВВЕДЕНИЕ

С развитием локационных систем все чаще стали использоваться радарные изображения для оценки био- и геофизических параметров земных покровов. Как правило, при их исследовании по аэрокосмическим радиолокационным изображениям (РЛИ) большей частью обращается внимание на одну сторону процесса обратного радарного рассеяния, а именно — на ослабление волны. Однако такой подход недостаточно полно описывает сложные явления, сопровождающие процессы рассеяния и переотражения волн в неоднородных средах. Необходимо также учитывать степень неоднородности объектов исследования, что может быть выполнено при помощи статистического анализа, основанного на расчете автокорреляционных связей, или на развиваемом фрактальном подходе [1—12].

Известны различные фрактальные размерности, характеризующие статические свойства неоднородных систем со случайной формой, основанные на определении Хаусдорфа—Безиковича. Кроме того, вводятся и критические показатели — размерности, описывающие динамические характеристики фракталов, т.е. диффузионные и релаксационные процессы на фракталах [1, 2]. Таким же образом можно ввести фрактальные размерности и для характеристики земных ландшафтов [3—12]. Следовательно, возникает проблема вычисления фрактальной размерности изображений природных объектов, что является достаточно сложной задачей. Точное соотношение между оценкой фрактальной размерности и математической концепцией размерности известно только при бесконечном разрешении, то-

гда как фрактальная размерность физических объектов может быть оценена только на конечном интервале масштабов. Последнее утверждение относится и к данным радиолокационного (РЛ) зондирования.

Работы по классификации земных покровов на основе построения поля локальных фрактальных размерностей по значениям интенсивности обратного радарного рассеяния показали эффективность данного подхода при разделении реальных природных ландшафтов [3—7]. Однако в работе [8] на основе анализа изображений мульти-спектрального сканера показано, что не все спутниковые снимки имеют фрактальную структуру, а вариации природных неоднородностей не всегда самоподобны.

В отличие от мультиспектральных сенсоров, которые регистрируют интенсивность отраженного солнечного излучения, обратное РЛ-рассея-ние характеризуется амплитудой и фазой волны, поэтому можно предположить, что наряду с фрактальной структурой изображения интенсивности обратного радарного рассеяния [3—7] должна присутствовать самоподобность в фазе отраженной волны. Фаза учитывается в различных моделях по рассеянию волн фрактальными поверхностями [3], а также при расчете когерентности радиолокационной сцены. При этом установлено, что земные покровы наиболее эффективно классифицируются по изображению сополяризованной когерентности ИИ-УУ в Х-диапазоне [13]. В дальнейшем термин "сополяризованный" используется также в отношении разности фаз сополяризованных сигналов ИИ- УУ.

Таким образом, несмотря на известный факт о значительной информативности фазы сигнала, в настоящее время в литературе отсутствуют результаты исследований по оценке пространственных флуктуаций изображения фазы или разности фаз обратного радарного рассеяния. Поэтому основная цель данной работы заключается в исследовании возможностей классификации земных покровов на основе количественной и качественной оценки локальных пространственных флук-туаций изображения разности сополяризованных фаз. В качестве инструмента учета флуктуаций использован фрактальный подход и методы расчета пространственной автокорреляции [6, 7].

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Горизонтально поляризованное излучение слабее взаимодействует со стволами деревьев, чем вертикально поляризованное излучение. Поэтому при проникновении в лес горизонтально поляризованной волны волновой фронт разрушается слабее [14]. Результаты теоретического расчета [14] подтверждают, что для горизонтально поляризованного излучения глубина интерференционных замираний больше, чем для вертикальной поляризации. Следовательно, можно предположить, что флуктуации разности фаз отраженного сигнала на согласованных поляризациях НН (горизонтальной) и УУ (вертикальной) для лесов с различными таксационными параметрами будут различаться. При этом степень отличия будет существенно зависеть от полноты древостоя и преобладающего диаметра стволов деревьев. Данное обстоятельство позволяет утверждать, что по флуктуациям разности сополяризованных фаз (НН—УУ) возможно классифицировать лесные массивы по полноте древостоя.

Рассмотрим характерные профили на изображении разности фаз тестового участка, соответствующие различным земным покровам (рис. 1). Разность фаз Дф отраженных электромагнитных волн на согласованных НН- и УУ-поляризациях может быть описана следующими тремя доминирующими вариантами:

— электромагнитная волна отражается от относительно ровных поверхностей с близкой к 0° разностью фаз (см. вторую половину рис. 1а);

— сигнал испытывает двукратное отражение с разностью, близкой ±п, например от зданий или стволов деревьев (см. всплески на рис. 1а);

— разность фаз флуктуирует между значениями —180° и 0°, наблюдается при рассеянии от неоднородной среды, каковой является растительность.

В ряде случаев может наблюдаться совместное влияние данных механизмов рассеяния. Например, в лесной среде рассеяние может иметь диф-

Усл. ед.

100

-100

3100

100

-100

6600

6700

Пикселы

6800

6900

Рис. 1. Характерные профили РЛИ разности сополя-ризованных фаз.

фузный характер с разностью фаз —180°—0° наряду с наличием эффекта уголкового отражения от стволов деревьев и почвы с различием по фазе ±я (см. рис. 1б).

Таким образом, пространственные флуктуации разности сополяризованных фаз значительно различаются в зависимости от типа земной поверхности. Следовательно, необходимо количественно оценить данные вариации и исследовать возможности классификации земных покровов по этому параметру.

ОПИСАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

РЛ-данные на тестовый участок были получены радаром 81Я-С 9 и 10 октября 1994 г. Для исследования были синтезированы изображения разности фаз на согласованных НН- и УУ-поля-ризациях для Х-диапазона (длина волны 24 см). Район исследования располагался на побережье оз. Байкал и был представлен различными типами земной поверхности. Изображения радара были дополнены картографическим материалом раз-

а

0

0

личных масштабов, включая данные по лесоустройству того же периода времени.

По РЛИ разности сополяризованных фаз, представленному в градациях серого 0—255, на первом этапе строится поле локальных фрактальных размерностей (далее фрактальное изображение). Для создания фрактальных изображений был использован метод вариограмм [9, 10], основанный на статистическом моделировании изображений. Предполагается, что изображение может быть аппроксимировано случайным стохастическим процессом — фрактальным броуновским движением, когда среднеквадратичное смещение (дисперсия) диффундирующей частицы зависит от времени не как обычно линейным образом, а аномальным степенным образом [1, 2]: (X(t) — X(0))2) <х t2H, где H — критический индекс аномальной диффузии. Таким образом, ставится задача определить критический индекс, он и будет характеристикой фрактальной поверхности. В соответствии с этим методом статистическое соотношение, которое существует для расстояния между двумя пикселами и дисперсией их значений (яркостей), может быть представлено в логарифмическом виде следующим соотношением [10]:

lg ([g(x + б) - g(x)]2) = 2Hlog б + log С,

где g — значение яркости пиксела в точке x; 6 — расстояние между точками; H — критический индекс фрактального броуновского движения, описывающий шероховатость поверхности; C — постоянный коэффициент. Он несуществен для дальнейших вычислений, поскольку фрактальная размерность (критический индекс) вычисляется по тангенсу угла наклона. Тогда фрактальная размерность может быть вычислена следующим образом:

D = 3 - H = 3 - В/2,

где B — тангенс угла наклона линии регрессии дисперсии g в зависимости от расстояния 6.

В данной работе расчеты производились следующим образом. На исходном изображении, начиная с его верхнего левого угла, выделяется окно размером 25 х 25 пикселов, в котором определяются минимальное и максимальное расстояния между пикселами на изображении (Rmin, Rmax). Затем вычисляется величина интервала А

А = (Rmax - Rmin) /N

где N — число интервалов, в данном случае N = 5. Для всех возможных пар пикселов вычисляются расстояния между ними, и определяется интервал, к которому они принадлежат. Для каждого интервала вычисляется дисперсия яркостей пикселов, после чего строится зависимость логарифма дисперсий каждого кластера от логарифма верхней границы интервала. Вычисляется линей-

ная регрессия между двумя этими переменными и величина наклона данной линии регрессии, которая затем используется для расчета фрактальной размерности. Вычисленная размерность (как правило, в пределах от Б

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком