全能極光雷達處理軟體PolsarPro

PolsarPro是一款全能極光雷達處理軟體，可以進行Polarimetric SAR數據處理和分析。PolsarPro 2.0是在加拿大和世界各地的精英專家團隊的支持下，由加拿大加爾各答大學計算機與電氣工程學院極化遙感實驗室（Polarimetric SAR Laboratory）研發出來的一套用於POL-SAR 數據處理、可視化和分析的軟體。它是目前唯一的開源 P-band 收發一體 Coherent Polarimetric Radar。（借用百度百科的解釋）

一、數據預處理

在進行極化SAR數據的圖像處理過程中，首先要進行的就是數據預處理，包括數據格式轉換、去噪和輻射校正等。PolsarPro提供了眾多的工具箱，可以用於數據格式轉換、去噪和輻射校正等預處理過程。

# 導入PolSARpro軟體包
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

# 讀取原始數據
data_file = 'original_data.img'
I_HH, I_HV, I_VH, I_VV = get_dat(data_file)

# 計算四極化係數
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)

# 輻射校正
radnorm = RadiometricNormalization(I_HH, I_HV, I_VV)
calibrated_HH, calibrated_HV, calibrated_VH, calibrated_VV = radnorm.calibrate_data()

二、特徵提取

在完成數據預處理之後，需要進行特徵提取，以進一步了解數據的物理特性和區分不同地物。PolsarPro提供了大量的工具箱，可以用於主成分分析、小波分析和極化特徵提取。

# 主成分分析
from polsarpro.features import get_pca

# 構建用於主成分分析的數據集
data = np.concatenate((calibrated_HH, calibrated_HV, calibrated_VH, calibrated_VV), axis=0)
data = np.transpose(data, (1, 2, 0))

# 進行主成分分析
eigenvalues, eigenvectors = get_pca(data)

# 繪製主成分分析結果圖像
plt.imshow(eigenvalues[:, :, 0], cmap='gray')
plt.show()

三、圖像分割

在進行圖像分割時，需要選取適當的演算法和參數，以達到較好的分割效果。PolsarPro提供了大量的圖像分割工具箱，可以用於基於聚類、水平集、小波和分形等演算法進行圖像分割。

# 基於聚類的圖像分割
from polsarpro.segmentation import ClusteringSegmentation

# 進行聚類分割
clustering = ClusteringSegmentation(eigenvalues[:, :, :5])
clustering.segment_data()

# 輸出分割結果
segmented_image = clustering.postProcessing(5)
plt.imshow(segmented_image, cmap='jet')
plt.show()

四、物體識別

在進行物體識別時，需要進行特徵提取和分類。PolsarPro提供了大量的工具箱，可以用於小波紋理分析、極化散射特徵提取和支持向量機等分類演算法進行物體識別。

# 基於SVM的物體識別
from sklearn import svm

# 載入已有數據集
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分類
classifier = svm.SVC(kernel='linear')
classifier.fit(training_data, training_labels)

# 預測結果
predicted_labels = classifier.predict(testing_data)

五、小結

以上是對PolsarPro的一些簡要介紹和應用實例。作為一款全能極光雷達處理軟體，PolsarPro不僅提供了眾多的工具箱，而且具有易於使用和可擴展性的特點，使得其在極化SAR數據處理和分析領域具有廣泛的應用前景。