摘要

G0分布统计模型在极化合成孔径雷达(Polarimetic Synthetic Aperture Radar,PolSAR)图像非高斯建模领域中应用广泛,其纹理参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前在参数估计中普遍采用基于协方差矩阵对数累积量(Matrix Log Cumulants,MLC)的估计方法。最近的研究表明,基于多视极化白化滤波器分数阶矩(MPWF-FM)的参数估计方法比MLC方法具有更小估计方差和均方误差(Mean Square Error,MSE)。但是该方法需进行遍历求解,并且当纹理参数较小时存在失效的问题。针对G0分布模型纹理参数估计问题,综合上述2种方法,提出了一种基于多视极化白化滤波器对数累积量(MPWF-LC)的参数估计新方法。对几种参数估计方法进行了仿真比较,结果表明新方法的估计性能优于MLC和MPWF-FM方法。利用实测数据验证了新的参数估计方法的准确性与有效性,该方法为G0分布统计模型参数的快速有效估计提供了新途径。

  • 出版日期2021