CC BY
16
УДК 530.1:528.871.6
О А. В. Дмитриев, Т. Н. Чимитдоржиев, П. Н. Дагуров
МЕТОД ПОСТРОЕНИЯ ФРАКТАЛЬНОЙ СИГНАТУРЫ НА
ОСНОВЕ ПОЛЯРИМЕТРИЧЕСКИХ РАДИОЛОКАЦИОННЫХ
ДАННЫХ1
Предложен метод построения нового типа поляризационных сигнатур для радарного зондирования земных покровов. Разработанные сигнатуры позволяют определить степень пространственных вариаций коэффициента обратного рассеяния на основе фрактального подхода.
Ключевые слова: радиолокационное зондирование, поляризационная сигнатура, фрактальная размерность.
©А. К Dmitriev, Т. N. Chimitdorzhiev, Р. N. Dagurov
A METHOD OF CONSTRUCTING FRACTAL SIGNATURES FOR PARAMETRIC RADAR DATA
A method for constructing the new type of polarization signatures for radar imaging of the earth's cover is proposed. These signatures allow to determine the degree of spatial variations of the backscattering coefficient on the basis of the fractal approach.
Keywords: radar imaging, polarization signature, fractal dimension.
Введение
Развитие и активное использование поляриметрических радиолокационных систем дистанционного зондирования земли требует разработки новых подходов к процессам обработки космической информации [1]. Применение поляриметрических методов исследования земных покровов направлено на выявление физических механизмов обратного радарного рассеяния, позволяющее выполнить достоверную интерпретацию данных зондирования. Ранее, в работах [2,3] был использован фрактальный подход для анализа неоднородной природной среды в виде лесного массива в случае линейной поляризации излучения. Далее рассматривается метод построения фрактальной сигнатуры, обобщающий этот подход для любых состояний поляризации.
1. Метод построения фрактальной сигнатуры
Основной идеей предлагаемого метода является применение фрактального анализа в процессе создания поляризационной сигнатуры.
1 Работа выполнена в рамках государственного задания ФАНО и при частичной финансовой поддержке РФФИ, грант 15-47-04386 р сибирь а
Оценка фрактальной размерности (ФР) является основным способом описания фрактальных свойств изучаемых объектов. Одним из способов такой оценки является использование случайного стохастического процесса - фрактального броуновского движения (ФБД). ФБД часто используется для моделирования поверхностей с фрактальными свойствами. Поверхность 1{х,у), описываемая ФБД, должна удовлетворять следующему соотношению [4]:
Е (| Дх2, у2) - /(xj, У1 )|) ос - х, )2 + (у2 - y1 f J , (1)
где Е{...) обозначает операцию усреднения, Н- коэффициент Херста (0 < Н < 1). Эта фрактальная поверхность обладает свойством самоподобно-сти, а ее размерность равна D = 3 -Н.
Уравнение (1) можно переписать в виде £,(А/Дг) = КАгн, где
Маг = |7(х2'У2)-7(х1>У1)|> Лг = ^j(x2 ~х\)2 +(У2 ~ У\)2 , к ~ постоянная. Логарифмируя обе части последнего уравнения, получим:
1о§(£(А/Дг)) = Я1о§(Аг) + Г. (2)
Уравнение (2) используется для оценки фрактальной размерности следующим образом. Сначала вычисляется величина Л(Л/,() при различных
значениях А г. Затем строится график log(A(A/,()) в зависимости от
log(Ar) . Далее, используя линейную регрессию, оценивается наклон получившейся кривой, который представляет собой коэффициент Н. Зная величину Н мы можем рассчитать фрактальную размерность D = 3 - Н. Программа для расчета ФР данным методом приведена в [5].
На рис. 1 показана блок-схема построения фрактальной поляризационной сигнатуры на основе полностью поляриметрических радиолокационных данных. На первом этапе, как и в работе [6], синтезируются радиолокационные изображения для всех возможных комбинаций углов наклона |//и эллиптичности х эллипса поляризации (на согласованной или кросс-поляризации). Затем, каждое синтезированное изображение трансформируется в фрактальное изображение, в котором каждый пиксель представляет собой ФР, рассчитанную в заданной окрестности пикселя исходного изображения. Далее, ФР в исследуемой области усредняются. Полученный набор значений фрактальной размерности для каждой комбинации углов у/ и % образует фрактальную поляризационную сигнатуру (рис. 2).
Рис. 1. Блок-схема построения фрактальной поляризационной сигнатуры
Рис. 2 Фрактальная поляризационная сигнатура РСА ALOS PALSAR-1 для а) восходящей и б) нисходящей орбит.
2. Результаты
Для построения сигнатур были использованы данные космического поляриметрического радара с синтезированной апертурой (РСА) АЬ08 РАЬ8АЯ-1, выполнявшего съемку в 2006-2009гг. Для исходных данных с целью устранения спекл-шума проводилось некогерентное накопление. В результате размер пиксела на изображениях составлял 24x24м. В качестве тестового был выбран равнинный участок преимущественно соснового леса на побережье оз. Байкал. На рис. 2 представлены сигнатуры, построенные для восходящей и нисходящей орбиты пролета РСА соответственно. Анализ показывает, что имеющееся различие в сигнатурах на различных орбитах связано с неоднородным азимутальным распределением ветвей деревьев.
Заключение
Предложен метод построения фрактальной поляризационной сигнатуры. Данная сигнатура позволяет оценить степень неоднородности зондируемых объектов. Анализ сигнатуры лесного массива выявил неоднородное азимутальное распределение ветвей деревьев.
Литература
1. Mironov V.L., Chimitdorzhiev T.N., Dagurov P.N., Dmitriev A.V. Coprocessing of radar coherence and spectral optical data. // IGARSS 2005 Proceedings. - 2005. - P. 3913 - 3915.
2. Чимитдоржиев Т.Н., Архинчеев B.E., Дмитриев А.В., Цыдыпов Б.З. Фрактальный анализ радиолокационных поляриметрических данных для классификации земных покровов // Исслед. Земли из космоса. - 2007. - № 4. - С. 27 - 33.
3. Чимитдоржиев Т.Н., Архинчеев В.Е., Дмитриев А.В. Поляриметрическая оценка пространственных флуктуаций радарных изображений для восстановления структуры лесного полога //Исслед. Земли из космоса. - 2007. - № 5. - С. 80 - 82.
4. С.-С. Chen, J.S. DaPonte, M.D. Fox. Fractal feature analysis and classification in medical imaging. //IEEE Trans, on Medical Imaging. - 1989. - Vol. 8, No.2. - P. 133-142.
5. N. Tustison and J. Gee. "Stochastic Fractal Dimension Image," URL: http://hdl.handle.net/1926/1525.
6. J.J. VanZyl, H.A. Zebker and C. Elachi. Imaging radar polarization signatures: theory and observation. // Radio Sci. - 1987. - Vol. 22, No. 4. - P. 529 -534.
References
1. Mironov V.L., Chimitdorzhiev T.N., Dagurov P.N., Dmitriev A.V. Coprocessing of radar coherence and spectral optical data. // Proceedings of IGARSS 2005. - 2005. - P. 3913 - 3915.
2. Chymitdorzhiev T.N., Arkhincheev V.E., Dmitriev A.V., Tsydypov B.Z. Fractal Analysis of Polarimetric Radar Data // Issledovanie Zemli iz kosmosa. -2007. -№ 4. - P. 27 -33.
3. Chymitdorzhiev T.N., Arkhincheev V.E., Dmitriev A.V. Polarimetric Estimation of Spatial Fluctuations for Earth Covers Classification // Issledovanie Zemli iz kosmosa. - 2007. - № 5. - P. 80 - 82.
4. C.-C. Chen, J.S. DaPonte, M.D. Fox. Fractal feature analysis and classification in medical imaging. //IEEE Trans, on Medical Imaging. - 1989. - Vol. 8, No.2. - P. 133-142.
5. N. Tustison and J. Gee. "Stochastic Fractal Dimension Image," URL: http://hdl.handle.net/1926/1525.
6. J.J. van Zyl, H.A. Zebker and C. Elachi. Imaging radar polarization signatures: theory and observation. // Radio Sci. - 1987. - Vol. 22, No. 4. - P. 529 -534.
Дмитриев Алексей Валерьевич, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Института физического материаловедения СО РАН, e-mail: [email protected].
Чимитдоржиев Тумэн Намжилович, доктор технических наук, зам. директора Института физического материаловедения СО РАН, e-mail: [email protected].
Дагуров Павел Николаевич, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Института физического материаловедения СО РАН, e-mail: [email protected].
Dmitriev Aleksey Valerevich, PhD, Senior research fellow of Institute of Physical Materials Science, SB RAS, e-mail: [email protected].
Chimitdorzhiev Tumen Namzhilovich, DSc, Deputy director of Institute of Physical Materials Science, SB RAS, e-mail: [email protected].
Dagurov Pavel Nikolaevich, DSc, Leading research fellow of Institute of Physical Materials Science, SB RAS, e-mail: [email protected].
