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SAR海洋内波表层流反演方法探讨 总被引：3，自引：0，他引：3
基于海洋内波SAR成像机理与M4S海面微波散射成像模型,提出SAR海洋内波表层流反演新方法。首先从SAR图像上获得内波剖面的海面后向散射强度,利用AH理论的线性近似关系得到猜测表层流,通过海面微波散射成像模型仿真海洋内波的SAR海面后向散射强度,利用二分法不断地修改风速和流速梯度等参数,使仿真信号最大程度的逼近实际SAR图像上的海面后向散射强度,输出最终海表层流。以中国南海海区3景海洋内波SAR图像为例,对该方法进行了探讨。结果表明,仿真的海洋内波SAR海面后向散射强度剖面和实际SAR图像上的信号剖面吻合,两者的相关系数达90%以上,说明该反演方法是收敛与可行的。 相似文献
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海洋内波广泛存在于世界各大洋和边缘海中,在海洋能量串级中扮演着重要角色,在海洋资源开发、海洋工程建设和海洋军事活动等方面均具有重要学术价值与实际意义。海洋内波在合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)图像上呈现出亮暗相间的条纹状特征。本文利用2001年—2020年南海海域包含不同微波波段(C、L、X)、不同极化方式、不同空间分辨率的631幅星载SAR图像,构建了5480个SAR图像南海海洋内波样本,结合Faster R-CNN框架,利用迁移学习的方法,实现SAR图像上的海洋内波自动检测。模型识别准确率达到95.7%,召回率为92.3%,在准确率较高的同时还能保持较低的虚警率。该算法的建立使得基于海量卫星SAR数据检出海洋内波成为可能,从而为针对性地开展内波动力参数反演和过程研究提供了技术和数据基础。 相似文献
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基于希尔伯特-黄变换的合成孔径雷达内波参数提取新方法 总被引：8，自引：0，他引：8
基于希尔伯特-黄变换,发展了合成孔径雷达内波参数提取的新方法,解决了传统的傅里叶变换不能提取非线性内波群各个孤立子波信息的问题。利用该方法对巴士海峡附近的一幅ERS-1 SAR内波图像进行了内波参数提取。希尔伯特-黄变换对内波剖面数据进行了尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量。该方法具有自适应性。结果表明,该方法获取的内波平均波长与傅里叶变换和小波分析具有较好的一致性,提取得到的反映各个孤立子波信息的波形比小波分析的要清晰,提高了数据的质量。通过提取的内波信号,利用极值序列计算了剖面线前后段平均波长大小,消除了谱分析当中的180°模糊问题。计算了明暗点的间隔,反演得到各个孤立子波的半振幅宽度。利用CTD数据获得的跃层深度,反演前导波振幅,与验证算例结果在量级上一致。 相似文献
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SAR图像数据量的激增,迫切要求一种自动的内波检测技术来代替传统的人工解译。基于此,本文提出一种基于平稳小波变换（SWT）的SAR图像内波检测方法,利用SWT对SAR内波图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索方法进行内波边缘特征提取。最后通过南中国海东沙群岛观测的多幅SAR图像进行实验与分析,实验结果证明平稳小波变换对于SAR内波检测是有效的。 相似文献
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利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法 总被引：1，自引：1，他引：0
使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。 相似文献
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合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)是一种重要的海浪观测手段,研究其SAR图像海浪谱反演结果的精度,是其广泛应用于海浪观测的前提。欧洲航天局ESA (European Space Agency)的哨兵1号卫星(Sentinel-1)和中国自主研发的高分三号卫星(GF-3)是目前在轨运行的两颗SAR卫星,利用两颗卫星的SAR数据反演海浪和风场参数是目前国内外研究团队最为关注的问题之一。本文重点研究并对比了哨兵1号卫星SAR IW模式(Interferometric Wide swath)和GF-3卫星SAR条带模式数据海浪谱反演的精度。选取印度洋海上丝绸之路海域和太平洋、大西洋近岸海域不同海况下的两卫星SAR数据进行海浪参数反演,将反演结果分别与欧洲天气预报中心ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasts)的ERA-5数据和浮标海浪数据进行了对比,结果显示,与ERA-5数据对比,Sentinel-1卫星反演有效波高和平均波周期的均方根误差RMSE(Root Mean Squared E... 相似文献
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提出一种SAR数据检测桥面高度的反演方法。用几何射线描述桥梁散射机制, 依据去取向理论和分类参数分析, 得到SAR成像中桥梁结构目标单次、二次、三次散射的成像规律。通过SAR图像分类参数的聚类与细化、滤波和Hough变换直线检测算法, 检测出单次、二次和三次散射回波所成位置线图像, 进一步构成桥面高度的反演算法。用机载Pi-SAR数据反演了日本鸣门大桥的桥面高度和桥面宽度, 并与实测数据对比。按照该方法, 进一步采用星载ALOS-PALSAR数据检测中国东海大桥的桥面高度。反演方法是可行的。 相似文献
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提出了一种无需外部数据的新同震形变偏移量计算流程。以2003年伊朗巴姆里氏6.6级地震为例,利用两景震前无形变数据证明了新方法的精度较传统方法提高了0.224个像素。利用震前震后两景数据计算了方位向同震形变场,与Okada模型模拟得到的方位向同震形变进行了比较。 相似文献
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Speckle noise in synthetic-aperture radar (SAR) images severely hinders remote sensing applications; therefore, the appropriate removal of speckle noise is crucial. This paper elaborates on the multilayer perceptron (MLP) neural-network model for SAR image despeckling by using a time series of SAR images. Unlike other filtering methods that use only a single radar intensity image to derive their parameters and filter that single image, this method can be trained using archived images over an area of interest to self-learn the intensity characteristics of image patches and then adaptively determine the weights and thresholds by using a neural network for image despeckling. Several hidden layers are designed for feedforward network training, and back-propagation stochastic gradient descent is adopted to reduce the error between the target output and neural-network output. The parameters in the network are automatically updated in the training process. The greatest advantage of MLP is that once the despeckling parameters are determined, they can be used to process not only new images in the same area but also images in completely different locations. Tests with images from TerraSAR-X in selected areas indicated that MLP shows satisfactory performance with respect to noise reduction and edge preservation. The overall image quality obtained using MLP was markedly higher than that obtained using numerous other filters. In comparison with other recently developed filters, this method yields a slightly higher image quality, and it demonstrates the powerful capabilities of computer learning using SAR images, which indicate the promising prospect of applying MLP to SAR image despeckling. 相似文献
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深度学习的半监督遥感图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感图像数据的海量性、多样性和复杂性等特点对遥感图像检索的速度和精度提出了更高的要求,其中特征提取是影响遥感图像检索效果的关键。本文方法首先对遥感图像进行预处理,然后基于稀疏自动编码的方法在大量未标注的遥感图像上进行特征学习得到特征字典,基于卷积神经网络的思想,使用训练出来的特征字典对遥感图像进行卷积和池化得到每幅图像的特征图;接下来使用特征图训练Softmax分类器;最后对待检索图像分类,在同一类别中计算特征间的距离,进而实现遥感图像的检索。实验结果表明,该方法能够有效提高遥感图像检索的速度和准确度。 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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基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。 相似文献