PolsarPro是一款全能极光雷达处理软件,可以进行Polarimetric SAR数据处理和分析。PolsarPro 2.0是在加拿大和世界各地的精英专家团队的支持下,由加拿大加尔各答大学计算机与电气工程学院极化遥感实验室(Polarimetric SAR Laboratory)研发出来的一套用于POL-SAR 数据处理、可视化和分析的软件。它是目前唯一的开源 P-band 收发一体 Coherent Polarimetric Radar。(借用百度百科的解释)
一、数据预处理
在进行极化SAR数据的图像处理过程中,首先要进行的就是数据预处理,包括数据格式转换、去噪和辐射校正等。PolsarPro提供了众多的工具箱,可以用于数据格式转换、去噪和辐射校正等预处理过程。
# 导入PolSARpro软件包 from osgeo import gdal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from polsarpro.preprocessing import get_dat, despeckle from polsarpro.radarsat import RadiometricNormalization # 读取原始数据 data_file = 'original_data.img' I_HH, I_HV, I_VH, I_VV = get_dat(data_file) # 计算四极化系数 pol_ratio, pol_phase, pol_entropy = pol_ratio_phase_entropy(I_HH, I_HV, I_VH, I_VV) # 去噪 despeckled_HH = despeckle(I_HH) despeckled_HV = despeckle(I_HV) despeckled_VH = despeckle(I_VH) despeckled_VV = despeckle(I_VV) # 辐射校正 radnorm = RadiometricNormalization(I_HH, I_HV, I_VV) calibrated_HH, calibrated_HV, calibrated_VH, calibrated_VV = radnorm.calibrate_data()
二、特征提取
在完成数据预处理之后,需要进行特征提取,以进一步了解数据的物理特性和区分不同地物。PolsarPro提供了大量的工具箱,可以用于主成分分析、小波分析和极化特征提取。
# 主成分分析 from polsarpro.features import get_pca # 构建用于主成分分析的数据集 data = np.concatenate((calibrated_HH, calibrated_HV, calibrated_VH, calibrated_VV), axis=0) data = np.transpose(data, (1, 2, 0)) # 进行主成分分析 eigenvalues, eigenvectors = get_pca(data) # 绘制主成分分析结果图像 plt.imshow(eigenvalues[:, :, 0], cmap='gray') plt.show()
三、图像分割
在进行图像分割时,需要选取适当的算法和参数,以达到较好的分割效果。PolsarPro提供了大量的图像分割工具箱,可以用于基于聚类、水平集、小波和分形等算法进行图像分割。
# 基于聚类的图像分割 from polsarpro.segmentation import ClusteringSegmentation # 进行聚类分割 clustering = ClusteringSegmentation(eigenvalues[:, :, :5]) clustering.segment_data() # 输出分割结果 segmented_image = clustering.postProcessing(5) plt.imshow(segmented_image, cmap='jet') plt.show()
四、物体识别
在进行物体识别时,需要进行特征提取和分类。PolsarPro提供了大量的工具箱,可以用于小波纹理分析、极化散射特征提取和支持向量机等分类算法进行物体识别。
# 基于SVM的物体识别 from sklearn import svm # 加载已有数据集 training_data = np.load('training_data.npy', allow_pickle=True) training_labels = np.load('training_labels.npy', allow_pickle=True) testing_data = np.load('testing_data.npy', allow_pickle=True) testing_labels = np.load('testing_labels.npy', allow_pickle=True) # SVM分类 classifier = svm.SVC(kernel='linear') classifier.fit(training_data, training_labels) # 预测结果 predicted_labels = classifier.predict(testing_data)
五、小结
以上是对PolsarPro的一些简要介绍和应用实例。作为一款全能极光雷达处理软件,PolsarPro不仅提供了众多的工具箱,而且具有易于使用和可扩展性的特点,使得其在极化SAR数据处理和分析领域具有广泛的应用前景。