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山体的叠掩和阴影现象造成的信号去相关,一直是InSAR重建山区地表高程的瓶颈之一.为此,提出了一种新的基于粗分辨率SRTM DEM(约90m分辨率)辅助InSAR数据重建山区地表高程的方法.利用SRTM DEM模拟的干涉相位,对ERS-1/2干涉相位做去地形相位处理,得到残余相位.通过对解缠后的残余相位计算方差提取叠掩和阴影区域的噪声,并用平均相位近似恢复噪声区域的相位,然后将其转换为高程,并用SRTM DEM作高程补偿处理,从而实现地表高程重建.最后,定量比较了该方法与传统InSAR技术生成的DEM精度.实验表明,这种方法能有效提高传统InSAR技术生成地表高程的精度,这对提高星载雷达数据的使用效率具有重要意义. 相似文献
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将卫星雷达遥感应用于滑坡灾害的探测与监测，不仅可以从空间尺度上大范围捕捉到滑坡信号，而且可以从时间尺度上以较长周期追踪滑坡的运动状态。但是，卫星雷达遥感本身的局限性和滑坡所处的复杂地形环境使这一应用面临一些挑战。对卫星雷达遥感技术的4个主要挑战进行了总结与分析，同时给出了相应的解决方案:①通过提高卫星雷达影像的空间、时间分辨率，使用较长波段雷达信号或采用增强型时间序列分析技术，可降低密集植被覆盖对相干性的影响。另外，采用像素点偏移量追踪或距离向分频干涉测量方法，可克服传统干涉测量中大梯度形变引起的相位失相干。②大气延迟对卫星遥感的影响较大，尤其是地处山区的滑坡探测和监测，利用通用型卫星雷达大气改正系统可显著减弱干涉影像的大气信号并进一步简化时间序列分析，提高缓慢运动滑坡的探测和监测质量。③对于中等分辨率的雷达影像而言，利用数字高程模型可提前量化分析雷达几何畸变（如叠掩、阴影等）引发的滑坡探测监测的适用性；而对于高分辨率的雷达影像而言，利用机器学习方法无需外部高分辨率数字高程模型即可精确识别雷达影像的阴影和叠掩区并进行掩膜，从而大幅度提高数据处理效率。④针对高坡度地区残余的地形相位引起的解缠误差，可通过基线线性组合的方法予以减弱。此外，提出了一个基于多源对地观测的滑坡探测/监测系统框架，综合卫星雷达遥感与其他对地观测数据（如地基雷达、激光雷达、全球导航定位系统），搭建了一个自动化滑坡探测与监测系统。该研究旨在阐明卫星雷达遥感的优缺点，进一步深化其在滑坡灾害监测方面的应用和推广，引出未来侧重发展方向的思考与探讨。 相似文献
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本文从SAR图像判读的角度考虑，综述了SAR的工作特点、SAR图像的色调特征和几何特征及它们的形成原目。其中色调特征方面分析了SAR的系统参敷(波长、极化和天线俯角)和地面参数(目标表面有效粗糙度和复介电常数)对图像色调造成的影响，同时分析了图像斑点、虚假目标和其它异常现象对图像判读产生的不利影响．几何特征方面分析了图像比例尺变化、透视收缩、顶底位移、阴影和叠掩对目标影像造成的几何畸变特征和原因，其中对透视收缩的理论分析结论更具客观性。 相似文献
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针对单片定位时的不满秩方积求解问题,该文根据SAR图像距离投影原理,引入DEM约束条件,利用R-D模型由像点二维坐标迭代答解相应地面点三维坐标。通过SAR构像模型的几何分析,引入地面坡度角和起始高程点对应的俯角,推导了SAR图像单片定位的收敛条件和收敛速度关系式。分析得到迭代发散时的条件正好对应着SAR图像叠掩产生的条件,又进一步分析并设计了单幅SAR图像叠掩区域定位方案,从最高端给初始值,依次向下求解,通过叠掩区域的位置信息以及SAR构像模型中表示斜距条件的弧线在地面上方还是下方的判断,分别解算多个地面点坐标。利用点目标仿真数据和山区实际数据进行了实验,验证了该文方案的正确性、有效性和实用性。 相似文献
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由于ERS串行数据今天成为主要的干涉测量数据源,其DEM生成现时限于中等地形。一般来说,在高山区叠掩和阴影影响了SAR图像的可视性和分辨率。作为一个推理,这种数据用于分类和相位解模糊是困难的。预计SRTM X-SAR数据会给出更好的结果,由于其观测原理和高相干性,且它还能承受由一些极不利条件带来的问题。本文应用DEM进行了雷达照射条件的定量分析。同时阐明了根据不同的观测原理如侧视角和轨道倾角的综合数据的潜在好处。雷达阴影阴影是由坡度小于Φ-90°角引起的。这导致雷达测量原理时间空间连续性准则的崎变。在低(高背面)斜坡区间[x_1,x_2],地形在时间间隔[t_1,t_1]内未被照射且无信导返回。它总是取一附加时间/空间间隔[t_2,t_3],[x_2,x_3]根据阴影条件来覆盖。于是,阴影总是影响到斜坡及其紧随着的地区。 相似文献
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基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测 总被引：1，自引：0，他引：1
由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。 相似文献
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应用光照模型的交通车辆识别定位的高分辨率遥感方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对识别和定位路面上每辆汽车这一交通遥感图像处理的核心环节,提出一种解决方法。应用光照模型推导出路面、车辆(深浅两类)、汽车阴影在全色遥感影像中的亮度差异与亮度变化特征。以亮度差异为基础建立了能够将车辆区域从路面遥感图像中分割出来的图层分离算法。针对密集行驶的汽车因阴影相互覆盖而容易被误识别为一辆大型车的问题以及浅色车因深色车窗造成的识别结果割裂问题,利用亮度变化特征以及阴影、车窗与汽车的位置关系设计了车辆区域内的阴影和车窗干扰消除算法,通过闭运算实现了遥感图像中的汽车识别与定位。选用10幅交通遥感图像进行了测试,对浅色车的识别率大于92%,对深色车的识别率大于87%。 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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随着TerraSAR-X、COSMO-SkyMed等新型高分辨率SAR卫星的成功发射,雷达遥感进入快速发展阶段,对高分辨率SAR影像模拟存在大量需求。利用一种基于简化定位模型的方法对TerraSAR-X影像进行模拟,只利用DEM数据就可以模拟出任意平台高度、任意入射角、任意分辨率、任意视向和飞行方位角情况下的SAR影像和叠掩、阴影情况,而且不需要精确的卫星轨道参数和系统参数,通过与真实影像的对比,证明方法的有效性。文中方法可以在高分辨率SAR数据选择、测试不同成像参数对雷达影像的影响等多个方面应用。 相似文献
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为解决光学遥感在植被覆盖区地质构造信息难以识别提取的问题,利用具有一定穿透能力的L波段PALSAR双极化雷达数据对福建寿宁地区开展了研究。对双极化雷达图像进行了假彩色合成、滤波增强,针对HH极化通道将灰度图像变换成HSV彩色图像,突显了地质信息,并与该区ASTER多光谱影像进行了对比,分析了雷达影像优劣。结果表明PALSAR雷达构造解译结果与研究区的区域主要断裂方向基本一致,PALSAR雷达数据可以作为高效、准确的方法 ,在植被覆盖区开展遥感地质工作。 相似文献
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基于DEM和查找表的高分辨率机载SAR图像正射校正 总被引：1，自引：0，他引：1
山区SAR图像的正射校正受成像几何影响存在较大畸变,实现无控制点的正射校正是一难点。本文提出基于DEM和RD模型来模拟SAR图像为基础,同时创建与DEM的地理坐标相一致的查找表,将模拟成像过程中DEM地理坐标与SAR图像坐标之间的RD模型映射关系采用查找表记录。经过模拟图像与真实图像的精确配准,DEM所在的空间三维坐标与真实SAR图像二维坐标实现了关联。实验选择了一景高分辨率的机载SAR图像和高分辨率的DEM数据,实验结果表明：本方法无需地面实测控制点,可以有效地正射校正高分辨率的机载SAR图像,平面位置与DEM平面坐标完全一致,精度在一个像素以内。该方法简单易于实现,除了模拟图像与真实图像需要人工半自动化的配准,在后续处理中均为自动化处理。校正结果受SAR成像特征所限,仅在透视收缩、叠掩区域存在辐射误差。 相似文献
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将影像上普遍存在的阴影视为图像退化的一种特殊形式，以整体变分模型为基础，以影像上阴影区域亮度普遍较暗且较均匀、阴影区域和非阴影区域之间的反差普遍较大的特点为约束，导出了整体变分模型用于影像上阴影检测的基本算法。通过对若干幅实际影像的阴影检测实验表明，本文算法对灰度影像和彩色影像上阴影区域的检测是有效的。 相似文献
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利用边界链编码和HMM进行SAR图像阴影建模和分类 总被引：1，自引：0，他引：1
针对利用合成孔径雷达图像中的阴影信息进行目标识别的问题,提出了一种边界链编码和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的合成孔径雷达图像目标识别方法。该方法利用链编码技术来描述SAR图像阴影边界的形状,可以很好地反映形状的特性,且计算上很有效;利用HMM统计建模方法对阴影边界的链编码进行建模和分类,从而实现SAR图像的自动目标识别。使用MSTAR数据库中的SAR图像数据对该方法进行了验证和分析,分类结果证明只利用阴影信息进行分类的可行性,且该方法可以有效地实现SAR图像的目标识别。 相似文献
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资源三号影像中城市高大地物阴影检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对遥感影像处理中阴影检测和信息补偿不准确的问题,该文在研究已有阴影检测算法的基础上,结合资源三号(ZY-3)影像数据的特性,构建了阴影检测方法:首先对原始图像分别做差值运算和主成分变换,并利用多峰阈值自动提取算法检测出阴影区域;其次将差值运算提取的粗阴影区域与主成分变换提取的阴影区域做并运算生成一个新的阴影区域;然后判断影像中是否含有水体,如果含有水体则利用多峰阈值自动提取算法检测出水体并与新合并的阴影区域影像做布尔运算得到完整的阴影区域,反之则新合并的区域即为完整的阴影区域。实验结果表明该方法针对ZY-3具有较好的普适性、较高的提取精度和提取效率。 相似文献