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62.
特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献
63.
根据机翼抖振理论,将飞机机翼以机身为对称轴一分为二。每个虚拟阵元看作一个质点,构建了简易的阵列抖动误差模型,提出了MIMO下视阵列SAR系统阵列抖动误差补偿方法。该方法将阵列抖动误差分解为不依赖距离和依赖距离两部分。结合高效的三维距离多普勒成像算法,在距离压缩前执行不依赖距离的一次抖动补偿;在距离徙动校正和方位压缩之间执行依赖距离的二次抖动补偿和方位向时域插值重采样,从而实现观测场景的三维成像。以真实SRTM DEM为原始场景进行仿真实验,补偿前后的成像结果验证了方法的有效性。 相似文献
64.
利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区 总被引:2,自引:0,他引:2
针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。 相似文献
65.
稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法 总被引:3,自引:3,他引:0
几何定标采用地面控制点获取距离-多普勒模型中的精确几何参数,用于完成星载SAR影像高精度几何定位。但在广域范围内,特别是高山地区域,控制点极难获取。此外,传统定标方法仅面向单一平台SAR影像,尚不能实现多平台影像的联合几何定标。针对上述问题,本文提出一种基于稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法。该方法从包含实测控制点的主影像出发,使用点位追踪算法获取主影像与从影像之间的连接点,并以连接点为桥梁逐级完成从影像的几何定标。本文采用京津冀地区南北向分布共计235 km的3景TerraSAR-X、3景TanDEM-X、5景高分三号影像进行联合几何定标试验,仅使用5个控制点即完成了所有影像的几何定标,并利用SF-3050星站差分GNSS接收机采集实测GPS点进行精度评价。结果表明使用稀少控制点定标后的TSX/TDX影像的几何定位精度优于3 m,GF-3影像的几何定位精度优于7.5 m,验证了该方法的有效性和正确性。 相似文献
66.
67.
《地球科学进展》2012,27(8)
GNSS-R是利用导航卫星的反射信号对海面或:著陆面进行遥感的一种成本低、功耗小、时空分辨率相对较高的新型遥感手段。从机理上讲GNSS-R为双站雷达,以微波电磁散射模型为研究基础,对于右旋圆极化发射,右旋圆极化(RHCP)、左旋圆极化(LHCP)、H极化和V极化接收时,裸土和植被的散射特性进行了理论模拟。裸土散射特征的模拟采用镜像反射率模型和物理光学模型(PO)c对于植被部分,则采用镜像模型Spec-mimics(Specular-mimics)。在后向散射模型Mimics的基础上,加入散射角度(天顶角和方位角),同时修改由于散射角度加入而导致的相位矩阵、消光矩阵和地表反射矩阵、散射矩阵等,可以得到双站散射模型Bi.mimics。在其基础上,将角度设置为镜像,得到Spec—mimics模型。模拟结果表明,在10°~70°的入射角范围内,接收为LI-ICP极化时,只有在大的入射角(小接收机仰角)下会有散射值。线极化(H极化和V极化)则在整个角度范围内都有响应。而V极化在此角度范围内动态响应最大。因此如果在小入射角时,采用LHCP天线接收地表反射信号,极化损失较为严重;线极化在该入射角度范围内均可接收到地表反射信号,V极化由于对角度响应较好,因此更有利于地物特征研究。该理论模拟对接收机天线的极性设计提供了一定的理论指导。 相似文献
68.
This paper presents a method developed for estimating wave height from synthetic aperture radar (SAR) imagery without prior assumption of noise distribution. It is based on two-dimenslonal ocean wave spectra retrieved from fully calibrated SAR images. Wen‘s spectrum was used as first-guess wave spectrum in the retrieval process. Comparison of the estimated wave height obtained by this method from two ERS-1 SAR subimages dated 23 July 1994 with in-situ measurements showed that the method works well. 相似文献
69.
Different ocean features usually appear in synthetic aperture radar (SAR) images simultaneously. This makes the image compli- cated and hard to understand. Because of lower signal-to-noise rate , it is much more difficult to separate different ocean features than to separate different land features. A completely novel method is presented to separate ocean features from multifrequency po- larimetric SAR imagery. AIRSAR data from Jet Propulsion Laboratory (JPL), National Aeronautics and Space Administration (NASA) are used in the case studies and good results are achieved. 相似文献
70.