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1.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。 相似文献
2.
我国作为海洋大国,近年来海洋事业进入快速发展时期,合成孔径雷达以其自身的技术特点在海洋遥感监测中发挥了重要的作用。在以往的海洋监测中大多采用星载合成孔径雷达获取海洋数据,但因星载SAR受到卫星搭载平台和运行轨道等因素影响,对局部地区高时效的数据获取还存在一定的制约因素。本文通过对无人机机载微型全极化合成孔径雷达对海岸带、海岛礁、海洋动目标高分辨率成像和应用分析研究,为无人机机载SAR在海洋监测中的应用提供了全新的技术手段。 相似文献
3.
4.
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
5.
针对室内外无缝定位在室内外过渡点精度低、不能平滑自动切换等问题,结合GNSS定位技术以及室内地磁指纹节点的组合方法来实现室内外无缝定位及导航。由于从室外至室内时接收机接收到的卫星星数减少、GDOP值逐渐增加、定位的误差增大,因此室内地磁定位精度逐渐优于GNSS定位精度,在两个定位精度临界点通过分析计算得出GDOP最优转化范围值,进行平稳切换。此次试验仿真结果表明,GDOP在3~3.5进行切换与单一GNSS或地磁方法定位的精度相比,分别提高85.7%和82.6%,从而达到了室内外的高精度无缝定位,填补了国内外在室内外无缝定位上没有合适的切换界定的空白。 相似文献
7.
为实现地磁台站场地勘选指标的快速计算和勘选报告的在线保存与查询,提高地磁台站勘选数据处理效率,降低人工处理数据错误率,在现有地磁数据处理软件功能的基础上设计开发地磁台站勘选数据处理系统,以提高勘选的工作效率。 相似文献
8.
全球地磁感应测深能获得地幔转换带及下地幔上部的导电结构.但目前稀疏的地磁台站分布及部分台站的观测数据稳定性较差,影响了三维反演对地下电性结构的分辨力和反演可靠性.为此,区别于传统的L2-范数反演方法,本文提出并实现了基于L1-范数的地磁测深响应三维反演技术.在反演中,利用L1-范数度量数据预测误差,降低"飞点"数据的影响,将相关系数较小的C-响应估计也纳入反演数据中.三维正演模拟采用球坐标系下的交错网格有限差分法,反演采用有限内存拟牛顿法.文中利用指数概率密度分布函数构造非高斯噪声的合成数据,并采用棋盘模型对反演方法的可靠性进行了验证.之后,我们将本文提出的三维反演方法用于全球129个地磁观测台站的C-响应数据反演,结果表明在地幔转换带深部,中国东北地区为高导电异常,南欧和北非则均为高阻;夏威夷在900km以下为高导;菲律宾海及以东地区在转换带表现为明显的高阻,这些结果与前人研究结果一致.由于采用了更多的台站数据,我们的反演结果还发现一些新的异常:南美洲南端,转换带表现为明显的高导;澳大利亚东南部,地幔转换带深部,也存在一个明显的高导异常,这些异常分布和地震层析成像的低速区一致.因此,L1-范数三维反演能够充分利用全球C-响应数据信息,提高地磁测深对地球深部电性结构的分辨能力,更好的研究全球地幔电性结构. 相似文献
9.
10.
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