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基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。 相似文献
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不同极化的合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)数据对地物具有不同响应,利用极化信息可提升InSAR的地表形变监测能力。针对利用免费Sentinel-1数据的双极化信息进行地表形变监测这一问题,本文提出了一种基于双极化Sentinel-1数据的自适应极化时序InSAR技术方法 PolPSI (Polarimetric Persistent Scatterer Interferometry)。该方法针对研究区永久散射体PS (Persistent Scatterer)与分布式散射体DS (Distributed Scatterer)的不同特点,基于不同优化准则分别进行自适应极化优化,得到极化优化干涉图并进行地表形变监测。为了证明方法的有效性,以上海市浦东国际机场为研究区,基于34景双极化(VV-VH) Sentinel-1影像进行了实验。结果表明,所提出方法在降低干涉图相位噪声、提升干涉质量的同时较好地保持了地物边缘细节,相较于常规的时序PS与DS技术,提出PolPSI技术获取的变形监测点密度分别提高了103.0%和30.8%,更加详细地反演了机场区域变形状况。综上所述,本文提出的基于双极化Sentinel-1数据PolPSI方法通过对极化信息的利用与挖掘,可一定程度上提高Sentinel-1数据在地表形变监测应用中的能力。 相似文献
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地下煤火分布广泛,屡治不止,造成资源浪费、生态破坏。中国是世界上煤火灾害最严重的国家,80%的煤层有自燃倾向。煤田隐蔽火源的快速、全面、及时、精准探测是实现防灭火及生态治理的基础和前提,多源遥感极具应用潜力,但需穿透地表、深入地下,存在诸多瓶颈。将煤田隐蔽火源多源遥感探测问题抽象为同源(同一地下自燃火源)、多象(地表形成的多种异常现象)、多像(多源遥感拍摄的包括多种地表异常信息的影像)关键节点及同源多象-象像映射-源象传递-多像识源研究链条进行分析,在此基础上探讨煤田隐蔽火源多源遥感探测的技术瓶颈,给合中国新疆维吾尔自治区阜康、米泉、宝安等火区隐蔽火源探测实际,给出在极化时序InSAR火区形变探测、时空温度阈值法火区圈定、多源卫星遥感火区联合识别、无人机火区监测试验等方面的研究进展及效果,展望了地下煤火多源天空地井协同感知认知研究的发展方向。 相似文献
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针对数字化地图的特点和一般数字化曲线拟合方法的不足,提出利用附有限制条件的参数平差来估计拟合曲线参数的计算方法。在参数平差中,把纵坐标和横坐标均看作为观测值,综合处理偶然误差和系统误差的联合影响,利用参数的协方差矩阵对平差结果进行精度评定,并利用圆曲线函数模型进行平差实例计算,检验了参数平差的合理性。 相似文献