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[IEEE 2018年中国国际合成孔径雷达研讨会（CISS）- 上海（2018.10.10-2018.10.12）] 2018年中国国际合成孔径雷达研讨会（CISS）- 基于深度神经网络从单极化SAR图像重建全极化SAR数据

DOI：10.1109/SARS.2018.8551986 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 与单通道极化（单极化）合成孔径雷达图像相比，全极化（全极化）数据能传递更丰富的信息，但会以更高的系统复杂度、较低的分辨率或测绘带宽度为代价。为平衡这些因素，本文提出一种基于深度神经网络的方法，从单极化数据重建全极化数据。该方法包含两部分：首先应用特征提取网络获取多尺度分层空间特征，随后通过特征转换网络预测极化特征，进而重建全极化SAR数据。定性与定量结果表明，重建的全极化SAR数据与真实全极化数据高度吻合。该方法无需假设散射介质的先验信息，且框架可轻松扩展至非全极化数据的全极化重建。传统PolSAR应用（如基于模型的分解和无监督分类）现可直接应用于重建的全极化SAR图像，以解析物理散射机制。
作者： Qian Song，Feng Xu，Yaqiu Jin
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用深度神经网络从单极化（single-pol）SAR图像重建全极化（full-pol）SAR数据，以平衡信息丰富度、系统复杂度和分辨率之间的权衡。

研究成果

所提出的深度神经网络方法能有效从单极化图像重建全极化SAR数据，在定性与定量分析中均与真实数据高度吻合。该方法无需先验假设即可实现传统PolSAR应用，展现出良好鲁棒性及向其他非全极化数据扩展的潜力。

研究不足

该方法在低强度区域以及对船只等罕见散射体上可能存在误差，原因是训练样本不足。若要推广至完全不同的地形，可能需要额外的训练数据。

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