高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法

针对混交林植被参数提取相对纯林植被参数提取传统方法的局限性,提出一种从单棵树木的三维形状特征出发来确定树冠覆盖轮廓的方法.提出单棵树冠三维形状的模型假设,利用模型生成模拟点云数据进行试验,模拟结果直观展示出所提出方法的有效性;使用机载扫描的高密度混交林Li DAR点云数据进行实验.研究结果表明:该方法能对树冠覆盖范围有较准确的确定,为今后精细化的森林测绘和环境评估提供了技术上的参考.     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

橙黄色的“黑匣子”

在每一篇报道空难事件的文章或者报刊特写中,都会提到“黑匣子”,而且给读者造成这样一种印象:调查的主要任务就是找到这种仪器,然后通过技术处理,把录存在“黑匣子”里的数据破译出来,就能直接查明飞行事故的原因了。事情果真是这样的吗?“黑匣子”究竟是什么呢?     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

星载SAR分布杂波的计算机模拟

星载雷达是适应各种军用和民用的目的而提出来的 ,美国和加拿大都在研究包含 SAR(合成孔径雷达 ) - GMTI(地面运动目标指示 )模式的星载雷达 ,由于星载雷达在地面轨迹较大 ,卫星速度快 ,运动目标信号淹没在强大的地杂波中。为了完成 GMTI功能 ,只有首先对 SAR- GMTI系统中地杂波精确建模 ,分析和掌握其在 SAR机制下空间分布情况和功率谱特性 ,才能有效去除杂波。地杂波建模困难 ,具有很多随机性的环境因素 ,没有现成的算法 ,跟具体雷达设备、系统参数也有关系。因此杂波仿真是很复杂的 ,大量仿真和实验数据表明 K分布较能精确描述杂波 ,而且引入了空间的相关性。本文用 K分布来描述雷达截面积的空间起伏。K分布的混合模型包含了杂波起伏的两个分量。一、快变化分量也称为斑点分量 ,其幅度服从负指数分布的方根即瑞利分布 ,源于雷达从随机相位散射点反射回波的相干求和 ;二、慢变化分量也称为纹理分量 ,它服从平方根伽马分布 ,纹理变量表征观测面特性 ,受成像场景物理特性的影响 ,决定了场景空间变化的雷达横截面。因此 K分布杂波模型等同于用伽马分布去调制平方律检测 (负指数分布 )的功率调制过程。本文通过无记忆非线性变换产生相关高斯序列 ,多个独立的相关高斯序列分别组成相应纹理分量和斑点分量 ,     

机载雷达空时二维自适应处理框架及其应用

推导了机载相控阵雷达空时二维自适应信号最优处理器的另一种等价表达式，由此提出了空时二维部分自适应处理框架，将文献上已有的主要几个空时二维部分自适应方法给出了统一的分析形式，并着重对基于Ｄｏｐｐｌｅｒ预滤波的２种典型降维空时二维处理方案进行了详细的性能比较。     

一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法

提出了一种对合成孔径雷达（ＳＡＲ）原始数据在载体进行压缩的方法，原始数据先用分块自适应量化（ＢＡＱ）减小数据动态范围，但不减少量化位数，然后对数据进行小波包正交以变换，根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩，即高能量区域用较多位来表示，低能量区用汪的位数来表示，处理带宽以外的区域不不再进行编码，用ＢＡＱ编码法对块内频域中的数据进行编码，实验表明所提出的ＷＴ－ＢＡＱ算法优于ＦＦＴ－ＢＡＱ的ＢＡＱ     

星-机-地雷达遥感试验

近年来雷达数据的定标已引起广泛关注,雷达数据的反演及分类都直接依赖测量数据的精度,为了提供定量的散射测量值,必须进行外定标.目前常用的定标方法是采用点目标法,但是,采用点目标法定标存在一系列问题.例如,定标用点目标信号与背景比值要足够大,周围地表与定标体间的相干耦合作用也将导致误差.再者,大尺度的定标器制造过程可能出现几何变形.因此,利用分布式目标进行雷达数据定标是一种有效的方法.本次试验是在航天飞机成象雷达(SIR-C/X-SAR)过顶北京试验区时,进行机载合成孔径雷达(SAR)同步飞行试验,同时,地面进行车载散射计实时测量及地表参数实测,简称星—机—地雷达遥感试验。     

SAR与TM影像像元级融合方法探讨

以加拿大Radarsat SAR与美国Landsat TM影像为数据源,分别将SAR与TM的DN值转换为表征地物特征的后向散射系数和反射率,采用修正的SVR融合法进行融合,利用最佳指数法跟常用的融合方法作了定量比较.结果表明:修正后的SVR法融合后图像无论是光谱信息保持性、融合后信息量都优于常用的融合方法.     

基于地理坐标参数的SAR图像自动概略配准法

提出了一种新的基于地理坐标参数的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自动概略配准方法.该方法利用SAR图像的地理坐标(经纬度)参数,用多项式拟合主辅图像中像元的地理坐标随其图像坐标的变化,首先得到主图像中心像元地理坐标值,然后在辅图像中找到某个像元,其地理坐标等于主图像中心像元的地理坐标,此辅图像中像元的图像坐标与主图像中心像元的图像坐标之差即为概略配准的偏移量.用真实的SAR数据研究证明,本文提出的方法运算速度快,配准精度高.