基于遗传-偏最小二乘算法的极化雷达反演方法及其应用

摘要

本发明公开了基于遗传-偏最小二乘算法的极化雷达反演方法及其应用，所述方法包括以下步骤：A.获取研究区的全极化雷达图像；B.极化分解雷达图像；C.在研究区选取采样点，测量样本特征参数数据；D.从分解图像中读取采样点对应的极化参数数据；E.基于遗传算法筛选出与样本特征参数密切相关的若干极化参数作为被选极化参数；F.基于偏最小二乘回归算法获得被选极化参数与样本特征参数的相关关系，建立反演模型；G.利用反演模型，生成研究区特征参数反演图。本发明的反演方法受人为因素影响小、数据基础充足合理、模拟精度高、误差小，应用该方法可探测地表目标特征，尤其是次地表纵向多层次的隐伏特征分析。

主权项

基于遗传‑偏最小二乘算法的极化雷达反演方法，其特征在于，包括以下步骤：A.获取研究区的全极化雷达图像；B.极化分解所述雷达图像获得不同的极化参数图像；C.在研究区均匀选取若干采样点，采集剖面样本，测量样本特征参数数据；D.从所述极化参数图像中读取所述采样点对应的极化参数数据；E.根据所述采样点的极化参数数据及样本特征参数数据，基于遗传算法筛选出与所述样本特征参数密切相关的若干极化参数，作为被选极化参数；F.根据所述被选极化参数数据及所述样本特征参数数据，基于偏最小二乘回归算法获得被选极化参数与样本特征参数的相关关系，建立反演模型；G.利用所述反演模型，生成研究区特征参数反演图。