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多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法 总被引：5，自引：1，他引：4
综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。 相似文献
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高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查 总被引：1，自引：1，他引：0
基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。 相似文献
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极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。 相似文献
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由于SAR斜距成像几何方式及地形起伏的影响,原始SAR影像存在透视收缩、叠掩、阴影等严重的几何畸变和辐射畸变。其中,叠掩区具有强烈的后向散射回波,在极化SAR影像的分类研究中容易造成林地与居民地等地物混分,降低分类的精度。针对该问题,本文研究一种地形辐射校正方法,引入投影角计算后向散射系数γ0,有效地解决了地形起伏造成的辐射畸变问题。选取一景全极化Radarsat-2影像进行实验验证,分别对地形辐射校正前后的极化SAR影像进行了复Wishart监督分类。通过对分类结果的比较,表明经本文地形辐射校正方法处理后,极化SAR影像的分类精度得到了改善。 相似文献
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混合三角网极化干涉SAR影像配准 总被引：1，自引：0，他引：1
以常用SAR影像三步配准法为基础,针对国产机载X波段极化干涉SAR影像的变形特点,提出了一种分块格网与三角网相结合的极化干涉SAR配准方法。首先,在影像分块的基础上利用最大-次大相干系数识别不可靠点;再用三角网限制配准误差传播;最后,进行配准模型系数求解。实验结果表明,所提出的改进方法相比于普通方法,提高了极化干涉SAR影像的配准精度,有效地改善了主辅影像的干涉质量,适用于新型国产机载极化干涉SAR数据的后处理。 相似文献
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机载干涉SAR测绘制图应用系统研究 总被引：7，自引：1，他引：6
介绍我国机载干涉SAR系统及测绘应用概况,介绍机载干涉SAR生成DEM、SAR正射校正、地形引起的SAR后向散射畸变校正、机载SAR图像解译、雷达图像与光学影像的融合、雷达"空中三角测量"等关键技术研究进展.最后,介绍机载干涉SAR系统在泰山试验区的测绘制图实验情况. 相似文献
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遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以反映地物的光谱和空间信息,易于解译,但容易受到云雾干扰,造成信息丢失,将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补,能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾,包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作,重点阐述了卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）、生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）等框架在光学和SAR影像融合中的进展;然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集,并做了简单介绍和说明;最后,从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。 相似文献
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随着极化合成孔径雷达系统的发展,Pol SAR数据在各个领域得到了广泛的应用。本文研究了Pol SAR数据在矿山监测领域的可行性。首先对Pol SAR数据进行滤波去噪等预处理;然后介绍了适合矿山地物分类的Cloude特征向量分解和Freeman分解方法,在极化分解的基础上采用了一种结合散射熵和Freeman分解的Wishart分类方法进行分类,最终得到矿山监测地物的分类图,并通过人工解译的方式对分类后的图像信息进行归类并建立数据库,得到矿山地区的地物分类图。以机载Pol SAR数据为例,得到了较好的实验结果。 相似文献
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P K Champatiray A K Roy B Prabhakaran 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》1995,23(2):77-86
The C-band imaging radar of ERS-1, due to its high sensitivity to terrain surface features, holds tremendous potential in topographic terrain mapping for various applications. This is being examined for geological applications, mainly structural and lithological mapping in a mineral belt of Bihar and Orissa, India. The high image contrast that facilitates structural interpretation and highlights topography on the SAR images, reflects the high sensitivity of the ERS-1-SAR to change in terrain slope in the study area. Extensive lineaments, fold structure and major lithological contacts are easily mappable from the SAR imagery. Many of the lineaments, lithological contacts and fold pattern are mapped equally from optical data (Landsat-TM and IRS-1B FCC). The close association of fold pattern and mineral deposits in the region has necessitated the study of those structures carefully from various remote sensing data products. Synergism between SAR and TM provided useful results regarding structure and lithology of the region. The advantage of SAR in highlighting topography and detecting lineaments are affected to a great extent by the speckle noise and low pixel resolution. The present study shows that future geologic interpretation demands high spatial resolution and efficient data processing technique which reduces the speckle noise more significantly. 相似文献
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合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）是开展城市建筑区信息获取与动态监测的重要数据源。本文建立了一个面向深度学习建筑区提取的中高分辨率SAR建筑区数据集SARBuD1.0 （SAR BUilding Dataset）。该数据集包含了覆盖中国不同区域的27景高分三号（GF-3）精细模式SAR图像,并从中获取了建筑区共计60000个SAR样本数据,结合光学图像与专家解译,制作了与样本数据对应的标签图像。SARBuD1.0数据集包含了不同地形场景类型、不同分布类型、不同区域的建筑区。该数据集可支持研究者对建筑区进行图像特征分析、辅助图像理解,并可对当前热点深度学习方法提供训练、测试数据支持。本文以山区建筑为例,使用传统纹理特征与深度学习特征对建筑区进行了特征分析与比较,相比于传统的人工设计的纹理特征,卷积神经网络具有更深、更多的特征,利用网络模型浅层的不同卷积核采样可得到各种纹理特征,在网络的深层卷积结构中可获取代表着类别的深层语义特征,使得分类器能更好地检测并提取图像中指定的目标。基于本数据集利用深度学习方法对不同地形区域的建筑区进行提取实验。实验结果表明基于本数据集训练的深度学习模型,对建筑区提取可以取得良好的结果,说明该数据集可以很好支持面向大数据的深度学习方法。其他学者可以基于SARBuD1.0数据集开展建筑区图像特征分析与语义分割提取等方面的研究。 相似文献
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玉树地震灾情SAR遥感监测与信息服务系统 总被引：2，自引：0，他引：2
在玉树地震中,中国首套自主知识产权的机载多波段多极化干涉SAR测图系统,发挥全天时主动遥感的优势,成功服务于抗震救灾中。依据玉树地震灾情综合地理信息监测与评估工作,着重探讨SAR遥感影像用于地震灾情监测与评估中的处理方法和技术路线,研究制定了地震灾区灾情综合地理信息监测指标,通过快速几何处理、快速变化信息提取、快速目标判读和灾害空间危险性评估,实现了玉树地震震区灾情综合地理信息的解译、制图和统计评估。在此基础上,开发了玉树地震灾情综合地理信息服务系统,实现了灾情监测信息的综合管理、可视化查询和统计分析。 相似文献
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基于图像特征的星载SAR图像模拟研究 总被引：3，自引：0，他引：3
SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。 相似文献
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基于RPC的TerraSAR-X影像立体定向平差模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对新型高分辨率雷达卫星TerraSAR-X立体像对,本文提出采用基于RPC的平差模型,通过少量的地面控制点来拟合因传感器不稳定、平台星历数据不精确及测距误差引起的影像几何畸变,从而达到精确定向目的.为验证RPC平差模型的适用性,通过在立体成像区域均匀市设人工角反射器点的方法验证其模型精度,并评估了其三维定向平差后的精... 相似文献
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合成孔径雷达（ SAR）图像含有丰富的纹理信息,特别是进行城市地物分类时,纹理特征对于图像的解译具有重要的意义。本文对基于灰度共生矩阵和Gabor变换两种纹理特征提取方法进行了研究,将灰度和不同纹理特征组合应用于SAR图像城市地物分类,并以ALOS PALSAR影像为数据源进行了实验。通过对不同分类结果进行定性和定量分析,结果表明,引入纹理特征后的SAR图像分类结果要优于无纹理信息参与的分类结果,基于不同纹理特征组合的SAR图像分类结果要优于基于单一纹理特征的分类结果。 相似文献
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RADARSAT-2全极化SAR数据地表覆盖分类 总被引：1，自引：0，他引：1
全极化合成孔径雷达(SAR)能够测量每一观测目标的全散射矩阵,但地物分布的复杂性往往造成不同地物具有相似的后向散射信号特征,因而增加了地物信息提取的难度。文中基于北京地区的RADARSAT-2全极化雷达数据,在图像处理的特征分解的基础上,利用PolSARPro软件提取包含地物散射机理信息的各种极化参数,按H-α、A-α、H-A对全极化SAR影像进行基于散射机理的分类,继而将分类结果作为Wishart H/A/α、Wishart H/α的初始类别划分。最后,采用决策树分类算法对基于Wishart分布的监督分类及以上两种分类算法进行融合处理,从而实现地物的分类,并将分类结果与经典的分类算法进行对比分析,验证了文中方法的有效性。 相似文献
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Vijay Kumar Gopalan Venkataraman 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2012,40(2):325-334
In this study an attempt is made for studying the Himalayan glacier features using TerraSAR-X and Indian Remote Sensing Satellite,
Linear Imaging Self Scanning System III (IRS LISS –III) images. New generation, synthetic aperture radar (SAR) data from TerraSAR-X
(TS-X) sensor provide opportunity for glacier feature studies in Himalayan rugged terrain. Spot Light High resolution mode
TS-X data give idea about glacial features which remained untraceable from other existing SAR system. However, presence of
speckle noise in SAR images degrades the interpretability of the glacier features. Speckle suppression filters (Lee, Frost,
Enhanced Lee, Gamma-Map) are applied on SAR intensity images. On the basis of field sight seeing and insitu observations it
is observed that still features are not clear. Hence attempt has been made for fusing multitemporal multispatial speckle reduced
TS-X SAR data and multispectral IRS LISS-III data for extracting the glacial features such as crevasses, exposed ice and superaglacier
lakes. Principal component analysis (PCA) represents the high spectral resolution data in a linear subspace with minimum information
loss. Herein, PCA based image fusion technique is adopted for this study and comparison is made between IHS fusion technique
and PCA based technique for glacier studies in the Himalayan region. 相似文献