高分辨率SAR卫星图像舰船目标识别可用性分析

SAR卫星图像的分辨率直接影响着舰船目标识别结果.采用高分辨率SAR遥感图像,选取了两个较为直观的几何特征即长度和轮廓形状,对当前SAR图像舰船目标识别的能力进行了分析;给出了不同分辨率下的SAR图像的目标几何结构量算能力比对结果,为高分辨率SAR图像的舰船目标类型、识别算法研究提供相应支持.     

基于相似性度量的高分辨率SAR图像无监督分割

SAR图像中斑点噪声的存在给分割造成了严重的影响.为此,基于JSEG平台,针对高分辨率SAR图像的特点,提出了一种新的相似性度量,这也是该无监督分割算法的核心.该算法主要由预处理、纹理组合和区域生长三个步骤来完成.在纹理组合中,利用新的相似性度量标准,把预处理后的SAR数据通过计算映射成一组新的数据,这组新数据可初步表征图像的分割;最后利用简单的区域生长完成分割.实验结果表明,该方法充分利用了SAR图像的特征信息,能够准确实现对SAR图像的分割,并具有很好的稳健性.     

改进的阈值加权平均HSV与小波变换图像融合

为提高图像的空间分辨率、增加图像的细节信息,改善HSV融合和小波融合中存在的光谱失真、原SAR与ETM图像的纹理特征保持不良等现象.提出一种改进加权平均法的HSV与小波变换融合方法.将ETM图像转换到HSV彩色空间,得到亮度分量V.将高分辨率的SAR图像与该分量进行小波分解,得到高低频信息,将低频信息按照提出的改进的加权平均法进行融合,高频信息按照绝对值最大法进行融合,得到新的亮度分量,再通过HSV逆变换得到新的融合图像.实验采用3 m分辨率的Cosmo-Sky Med图像和30 m分辨率的Landsat8图像进行实验.研究结果表明:该融合方法能够提高图像空间分辨率,在地物细节和光谱特征方面保持良好.     

基于三聚类中心K-means算法的SAR船只检测方法

为解决高分辨合成孔径雷达(SAR)图像中基于海杂波模型的CFAR船只检测方法适用性受限的问题,提出了一种基于三聚类中心的K-means船只检测方法.该方法将SAR图像划分为船只目标、海杂波及其他干扰3个聚类,利用K-means聚类算法求得最高聚类中心值,并将其作为检测阈值进行船只初步检测,然后结合分辨率和船只尺度等先验信息进行形态学滤波操作得到最终检测结果.基于实测数据的实验结果表明,所提方法无须海杂波的统计信息,且不依赖于SAR图像的分辨率,可有效地服务于高分辨率SAR图像中的船只检测任务.     

浅析合成孔径雷达遥感图像海岸带应用

海岸带自然资源丰富、变动频繁,是人类活动的重要区域。合成孔径雷达(SAR)以其全天时、全天候和高分辨率等特征,成为海岸带探测和动态监测的重要遥感器。论述了SAR探测地物的原理、海岸带地物的SAR图像解译标志和SAR图像处理方法。在此基础上,重点探讨了SAR图像在海岸带地质地貌探测、海岸分类、海岸带土地开发利用探测和海岸带动态变迁的监测等几方面的应用。     

基于RaySAR软件的上海外滩建筑群合成孔径雷达图像模拟

利用RaySAR软件对上海市外滩建筑群进行合成孔径雷达(SAR)成像模拟.绘制了不同反弹次数信号对应的反射率图、信号反弹次数分布图.结合目标的几何物理信息,分析了模拟SAR图像中的点、线状特征、不同反弹次数信号和建筑具体结构之间的对应关系.试验表明,雷达信号的反弹次数与建筑物结构细节密切相关.基于真实雷达影像序列,按PSInSAR方法选取的永久散射体点的位置及其分布与SAR模拟图像中的二次、尤其是三次反弹信号的成像吻合度较高,初步实现永久散射体点在建筑物上的精确定位.     

基于新区域一致性度量与图论的SAR图像区域分割

由于SAR图像含有斑点噪声, 传统区域分割方法已不再适用于SAR图像分割.为此提出了一种新的SAR图像区域分割方法.该方法通过定义一种可有效抑制斑点噪声影响的区域一致性度量,以指导四叉树技术分裂SAR图像得到初始分割区域;然后以区域为顶点和区域间的相似度为边权,构建一个完全赋权图.最后运用图论分割方法中可利用全局信息的Minimum Cut方法进行区域合并,获得最终的图像分割结果.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于神经网络的合成孔径雷图像分类研究

随着微波遥感的发展,合成孔径雷达即SAR图像的应用越来越受到人们的重视.但是,SAR图像只有单通道信息,在图像上有太多的特征与溢油相似.本试验基于SAR图像的灰度与纹理特征结合的方法,针对海洋SAR图像的特点,利用人工神经网络方法进行分类,提取出溢油的信息.试验表明,纹理是进行图像分类的重要特征量可用来进行溢油的检测.     

基于相似性验证与子块排序的NSST域SAR图像去噪

为了改进传统的非局部变换域合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像去噪算法不考虑子块关系的缺点,结合相似性验证与子块排序提出一种新的非下采样剪切波（non-subsampled shearlet transform,NSST）域SAR图像去噪算法.构造NSST域SAR图像相似块之间距离的密度分布;利用子块之间的相似性,去除相似性较低的子块;结合子块排序和最优一维滤波对SAR图像进行去噪.实验结果表明,与其他经典去噪算法相比,等效视数平均提升6.92,边缘保持指数更接近1,无参考质量评价指数平均降低2.51,能更好地保持图像边缘和纹理信息,改善图像的视觉效果.      

基于双极化SAR数据的建筑栋数信息提取研究

通过分析建筑物在不同极化数据上后向散射特征的不同,提出一种基于双极化SAR数据的建筑栋数信息检测方法.该方法主要包括建筑初检测、联合HH与VV数据的检测结果修正以及使用面积阈值去除虚警3个主要部分.最后,在双极化TerraSAR—X图像上进行了验证和评价,并与基于单极化SAR数据进行建筑栋数检测得到的结果进行对比,显示了方法的有效性.     

基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别

获取震后建筑物震害信息有利于开展人员救援和灾后重建工作。由于高分辨率合成孔径雷达（SAR）数据少有震前数据存档,利用震后单时相高分辨率SAR数据评估建筑物震害成为研究热点,但利用高分辨率SAR数据对单体建筑物的研究却很少。本文以北川老县城震后0.24mTerraSAR-X聚束模式（ST）数据为数据源,经多视处理后提取建筑物纹理特征,对比分析不同视数大小和纹理计算窗口大小对建筑物震害识别影响,确定最佳纹理计算窗口大小和视数大小。结合震前光学数据,获得SAR单体建筑物轮廓图,随机选取建筑物轮廓样本作为训练样本,引入支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分类器识别建筑物震害信息。结果表明,基于纹理特征的SVM、RF方法能有效地识别高分辨SAR影像单体建筑物震害信息,SVM识别精度可达到88.24%,RF识别精度可达到92.47%。可见基于高分辨率SAR数据的纹理特征识别建筑物震害方法稳定有效,可为灾后应急、灾害评估和灾后重建工作提供可靠信息支撑。     

Satellite SAR interferometric observations of displacements associated with urban subsidence in Suzhou, Eastern China

SAR interferometry (InSAR) has a high potential for surface displacement mapping in the range from millimeter to meter. In this paper the potential of ERS-1/2 SAR interferometry for mapping subtle land subsidence has been investigated. A time series of ERS-1/2 SAR data from February 1993 to February 2000 is collected from measurements taken in Suzhou city, Jiangsu Province, China, eight ERS-1/2 SAR images are used to create seven interferograms, and three differential interferograms are produced using the three-pass method, which clearly show the spatial extent of land subsidence. The deformation maps are validated by leveling surveys, the correlation coefficient and standard deviation between them are 0.943 and 0.1706 respectively. Based on seven benchmarks, the subsidence rates are estimated, the overall trends are in close agreement with InSAR results. The results of study show that for the mapping of land subsidence in urban environments InSAR has a strong potential due to its cost-saving, high resolution and accuracy.     

一种改进小波变换相关法去除机载雷达图像斑点噪声的应用

针对高分辨率机载雷达图像进行相干斑抑制, 首先讨论小波变换的优点, 然后以小波变换为基础, 对一种方法进行复小波改进, 最后由实验结果可以看出使用该方法处理的效果好于其他方法.     

小卫星直线编队合成孔径雷达的对地观测性能

为了解决单孔径星载合成孔径雷达方位分辨率和观测带宽之间的矛盾,提出采用较低的脉冲重复频率,通过对多个小卫星平台的欠采样数据组合处理实现高方位分辨率的方法,分析了小卫星数目、方位分辨率和观测带宽之间的关系,建立了卫星分布距离计算公式.分析结果表明,2N-1颗小卫星组成的直线编队SAR系统与单孔径SAR系统相比,在方位分辨率相同时,观测带宽增加到原来的N倍,改善了SAR系统对地观测的性能.     

Land cover classification of RADARSAT-2 SAR data using convolutional neural network

In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN) based on deep learning method for land cover classification of synthetic aperture radar (SAR) images. The proposed method consists of convolutional layers, pooling layers, a full connection layer and an output layer. The method acquires high-level abstractions for SAR data by using a hierarchical architecture composed of multiple non-linear transformations such as convolutions and poolings. The feature maps produced by convolutional layers are subsampled by pooling layers and then are converted into a feature vector by the full connection layer. The feature vector is then used by the output layer with softmax regression to perform land cover classification. The multi-layer method replaces hand-engineered features with backpropagation (BP) neural network algorithm for supervised feature learning, hierarchical feature extraction and land cover classification of SAR images. RADARSAT-2 ultra-fine beam high resolution HH-SAR images acquired in the rural urban fringe of the Greater Toronto Area (GTA) are selected for this study. The experiment results show that the accuracy of our classification method is about 90% which is higher than that of nearest neighbor (NN).     

对聚束和滑动聚束模式下星载合成孔径雷达的旁瓣侦察比较研究

聚束模式是合成孔径雷达常用的工作模式,聚束模式的精度高,在军事上发挥着很大的作用。滑动聚束模式是一种新兴的工作模式,它有着比条带模式分辨率高,比聚束模式成像区域大的优点,因此受到广泛的利用和研究,文章在此基础上,根据合成孔径雷达的特点,展开了对合成孔径雷达的侦察研究,并比较分析了星载合成孔径雷达工作模式的侦察,仿真实验验证了可行性。     

广州市主城区建筑立体形态的圈层分异及其影响因素

利用广州市主城区1960、1990、2017年的单点建筑物数据,结合地价与人口密度,通过同心圆概括方式,分析主城区建筑立体形态主要指标的圈层分异及其影响因素. 研究结果表明,广州市主城区的建筑立体形态近似圈层分异, 其形成与演变依赖于依山傍水的平原型城市的地理格局、城市规划以及市场力量三方面的共同作用:(1)1960年以来,尽管广州市主城区的范围大小不同,中央商务区(CBD)中心向东持续迁移,但建筑高度、建筑密度、建筑高度离散度三指标均由主城区中心向四周降低,但斜向建筑比例增多,圈层分异明显;同时,三指标整体增加,幅度逐渐增强,中心区增幅高于外围. (2)立体形态的演替速度具有以荔湾、越秀老城区为核心向外圈层增加的特点;以地价指数、人口密度、建筑高度和建筑密度4个指标,主城区在1 000 m格网尺度上可聚集成围绕老城区向外逐步过渡的圈层结构. (3)综合地价指数与人口密度的圈层格局,决定了立体形态的圈层分异;由主城区中心向北,海拔高度的提高引起了建筑平面形态上斜向建筑比例的增加.     

ASTER高光谱影像在地面人工建筑物信息提取中的应用

ASTER(高级空间热辐射热反射探测仪)是高光谱遥感影像时代到来的标志,高光谱遥感与一般遥感影像相比能为对地观测提供更高质量的信息源.以福州市的一景ASTER影像数据进行主成分分析及波段运算,然后进行非监督自动分类,结果表明能较好地提取地面的人工建筑物信息.该结果可服务于城市规划和城市环境评价中.     

基于GPU架构的SAR回波仿真实现与优化

为了能够有效提高基于时域的SAR回波仿真的运行速度,本文提出了一种基于GPU架构的SAR回波仿真优化实现方法。该方法结合GPU的计算密度高、高度并行的特点并利用CUDA流在GPU上同时执行多个任务,实现任务并行、指令并行和数据并行的三重并行,极大地挖掘了回波模拟全过程的并行性,缩短了回波仿真的运算时间。实验结果表明,该方法相对于传统的CPU上的串行算法平均加速比达到128倍,可用于实时信号处理。