matlab代码实现极化SAR

资 源 简 介

matlab代码实现极化SAR

详 情 说 明

极化SAR（合成孔径雷达）技术通过多极化方式获取地物信息，Paul分解作为经典方法可将散射矩阵转化为三种基本散射机制。在MATLAB中实现该过程通常包含以下关键步骤：

数据预处理 极化SAR原始数据需经过辐射定标和噪声消除，形成协方差矩阵或相干矩阵。MATLAB的相控阵系统工具箱提供相关函数支持复数矩阵运算。

Pauli分解计算 将散射矩阵分解为奇次散射（单次反射）、偶次散射（二面角反射）和体散射分量，对应公式为： 奇次散射：|HH + VV|² 偶次散射：|HH - VV|² 体散射：2|HV|² 通过矩阵运算提取各分量后需进行归一化处理。

RGB合成与可视化 将三分量分别映射到红绿蓝通道： 红色通道：偶次散射（建筑等人造结构高亮） 绿色通道：体散射（植被区域显著） 蓝色通道：奇次散射（平滑表面如水体重现） 使用imshow函数前需进行动态范围调整，建议采用对数压缩增强对比度。

技术扩展： 1) 可结合H/A/Alpha分解提高分类精度 2) 对旧金山湾区数据，建议叠加海岸线矢量数据辅助解译 3) 结果验证阶段可使用Google Earth影像作为参考底图