基于DEM的单幅SAR影像直接定位北大核心CSCD

针对单片定位时的不满秩方积求解问题,该文根据SAR图像距离投影原理,引入DEM约束条件,利用R-D模型由像点二维坐标迭代答解相应地面点三维坐标。通过SAR构像模型的几何分析,引入地面坡度角和起始高程点对应的俯角,推导了SAR图像单片定位的收敛条件和收敛速度关系式。分析得到迭代发散时的条件正好对应着SAR图像叠掩产生的条件,又进一步分析并设计了单幅SAR图像叠掩区域定位方案,从最高端给初始值,依次向下求解,通过叠掩区域的位置信息以及SAR构像模型中表示斜距条件的弧线在地面上方还是下方的判断,分别解算多个地面点坐标。利用点目标仿真数据和山区实际数据进行了实验,验证了该文方案的正确性、有效性和实用性。     

高分辨率SAR层析成像建筑物叠掩散射体提取

阐述了SAR层析成像的基本原理,提出了基于Butterworth滤波的奇异值分解层析算法。利用柏林市高分辨率TerraSAR-X数据进行实验,提取了SAR像元内散射体的数量、位置及反射量,实现了星载高分辨率SAR真实数据层析成像,高程向估计精度达到米级。     

DEM数据辅助的星载SAR俯仰向数字波束形成

俯仰向数字波束形成(DBF)处理是星载合成孔径雷达(SAR)实现高分辨率宽测绘带成像的关键。然而,在处理较大地形起伏区域的回波信号时,传统俯仰向波束扫描(SCORE)方法会出现波束指向偏差问题,导致接收回波的增益降低,影响SAR系统成像性能。针对这一问题,本文详细分析了高分宽幅星载SAR系统的俯仰向DBF接收波束扫描指向问题,提出了一种基于数字高程图(DEM)的俯仰向DBF处理方法。该方法基于星载SAR成像几何模型,首先利用成像场景的DEM数据和卫星轨道参数计算距离门单元对应的地面高程值,并进一步计算距离门单元对应的目标波达角,然后根据该对应关系计算每个距离门单元的俯仰向DBF加权矢量,从而确保在俯仰向DBF处理过程中接收波束指向正确。通过X波段的星载SAR系统进行仿真实验,结果表明(1)当地面高程值大于1.9 km时,传统SCORE方法处理得到的目标信号幅度下降都超过2.8 dB,本文方法处理得到的目标信号幅度下降都小于0.4 dB,本文方法优于传统SCORE方法;(2)由DEM数据误差导致的地面目标高程偏差对本文方法影响较小。因此本文方法能够有效改善地形起伏较大区域的回波信号接收增益。     

SAR单图像定位原理

根据理论，SAR单图像是无法实现严格意义上的定位，本文介绍的方法是基于地面高程已知条件下的SAR单图像定位原理。即在已知雷达站轨道参数的条件下，如果SAR图像目标点像坐标和对应的高程或者是对应的地面数字高程模型已知，则可应用本文介绍的方法求得该点对应的地面坐标。     

SAR图像对地定位的严密共线方程模型

SAR图像对地定位是解决SAR遥感信息在哪里的根本问题,它是遥感应用和处理的重要步骤。作者在分析现有几种SAR图像对地定位模型的基础上,根据SAR成像的严格几何关系导出SAR图像对地定位的严密共线方程模型。首先根据斜距图像的近地点斜距和远地点斜距推导中心投影等效焦距的计算公式,然后详细推导并给出斜距图像转化成严密中心投影图像时涉及的图像改化公式,最后根据实际星载SAR图像定位的精度对比,证明严密共线方程模型是可行的,而且其定位精度要明显优于传统的近似共线方程模型。     

高分辨率SAR和可见光图像同名点自动匹配技术

提出一种高分辨率SAR图像与光学图像之间的自动配准方法,首先利用仿射变换进行SAR图像和光学图像粗匹配,简化了整体算法的处理复杂度;然后使用边缘检测算子分别对光学图像和SAR图像进行特征提取,为后续精匹配做好了数据准备;最后基于归一化互相关原理进行图像之间的同名点精匹配。引入的比值边缘检测算子(ROA)与传统光学检测算子相比,可以较好地克服SAR斑点噪声,提取出的SAR特征图像与光学特征图像非常相似,提高了算法的准确性和鲁棒性。以星载3米TerraSar数据和1米SPOT数据为例进行算法验证,实验结果表明该算法能实现自动的异源图像之间的像素级匹配。     

组合图像模拟和精配准的星载SAR图像正射校正

本文给出了一种采用DEM模拟出的影像和星载合成孔径雷达(SAR)精配准策略的正射校正方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式模拟出SAR图像,然后分别采用Harris算子和互信息匹配的方法提取模拟图像和实际SAR图像上的同名特征点,并根据这些特征点构建的不规则三角网(TIN)实现模拟SAR图像和实际SAR图像的精确配准。最后将星载SAR图像通过实际图像和模拟图像的精确配准关系以及模拟图像和DEM数据之间的对应关系校正到DEM所在的地理坐标中,实现SAR图像的正射校正。     

一种星载激光测高仪光斑内定位方法

提出一种利用铅垂线轨迹法及高程结构信息约束的星载激光测高仪光斑内定位方法。在星载激光测高仪辅助立体摄影测量体制下,以激光回波中包含的高精度高程结构信息作为约束条件,在足印光斑内,配合立体图像匹配生成的数字高程模型,选取定位候选点,并通过铅垂线轨迹法优化定位候选点高程值,消除立体图像定位误差引起的高程误差,获取符合高程结构约束的一系列位置的三维坐标。试验结果表明,该方法能够实现大光斑星载激光测高仪足印内的定位,高程定位精度为0.16 m,平面定位精度与立体图像一致。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

用DGPS／IMU数据对机载SAR图像进行概略定位

采用影像匹配的方法实施对机载合成孔径雷达（SAR）影像的快速定位,需要首先确定SAR影像的概略位置。本文利用机载SAR系统所获取的DGPS／IMU辅助数据,在SAR图像覆盖区数字高程模型（DEM）数据支持下,探讨了利用Leberl方程解算像点对应的地面点坐标,进而描述了对SAR图像概略定位的技术与方法,实验结果表明该方法是可行的。     

200 GHz介质棒天线设计

介质棒天线由于其高增益、小型化、主瓣宽度窄的特点使其在mm波频段广泛应用。将介质棒天线的使用频率提高到太赫兹频段,可以提高太赫兹频段透镜天线及反射面天线的辐射效率。用来做天线阵列时,相邻天线间互耦可以被大幅减小。文中设计一款太赫兹介质棒天线,分析计算太赫兹介质棒天线的传输模式,利用阻抗匹配的方法设计匹配过渡段,该介质棒天线具有宽带性质,中心频率200 GHz处增益为13.88 dB,其副瓣电平低于-20 dB,中心频率200GHz,在180~220GHz频率范围内电压驻波比均为1.2以下,达到设计要求。     

高分辨率遥感影像配准与变化检测一体化处理

为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。     

中国陆地高精度地貌类型的划分

针对已有的地貌单元无论在精度上,还是在覆盖的全面性上,均难以满足地理国情监测需求的问题,该文在数字地貌类型遥感综合解析方法的基础上,提出了利用高精度DEM、高分辨影像,以1∶100万地貌类型数据界线为基础进行地貌类型界线精确定位的技术方法和流程,设计了基于地貌类型的统计分析内容指标与方法,首次形成了定位精度达到1∶25万比例尺制图精度的全国地貌类型数据集,为查清并发布我国地形地貌家底提供了数据和技术支撑,可为更高精度地貌类型的划分提供技术借鉴。     

相似像素的Harris角点检测改进算法

针对Harris算法提取的角点对尺度变化较敏感,且运行速度慢的问题,该文提出了一种基于相似像素的Harris角点检测改进算法。受SUSAN算法启发,改进算法首先计算目标像素8邻域内与之相似的像素数目,并据此筛选出候选角点;然后利用候选角点的相似像素数目改进角点响应函数;最后进行局部非极大抑制确定最终角点。实验结果表明,与Harris算法相比,改进算法所提取的角点位置更加准确,重复率较高,且角点检测时间仅为原算法的26.63%。本文所提算法提高了Harris算法的角点检测效率和稳定性。     

卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索

针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。     

多数据源的全球地名翻译比对与匹配方法研究

针对当前单一数据源地名翻译准确率低下的问题,该文从属性相似度等方面出发,利用互联网地名及地图资源,提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法。设计并开发了基于多数据源的地名翻译工具。使用该方法完成了对全球1∶1000000矢量数据的批量化地名数据处理及地名规范化整理。实验证明,使用该方法较大程度减少了地名处理时的人工工作量,提高了地名匹配效率及其准确性,具有一定的工程实用价值。提出了一种基于多数据源的全球地名匹配与翻译方法,一定程度上改善了单一数据源地名翻译准确率与翻译效率低下的问题。     

移动激光扫描数据的道路标线自动提取

针对道路标线三维矢量数据难以高效精确获取的问题,该文提出了一种从移动激光扫描数据中自动提取道路标线的新方法。基于平缓路面这个假设,利用邻域高程一致性的判断方法提取地面点。将地面点根据轨迹数据分割成多组剖面,对每个剖面上的点云进行强度直方图统计,找到强度值有突变的点。以此为种子点通过强度值区域生长以得到完整的标线,利用点云模板匹配的方法剔除错误点集。最后对标线点云进行矢量化得到三维矢量线。通过城市中大约2km长的移动激光点云数据的实验,证明本文提出的方法在提取道路标线方面能得到较好的结果。     

深度学习的极化合成孔径雷达影像语义分割

针对现有极化合成孔径雷达影像语义分割方法存在的缺点,且该方向深度学习研究较少的问题,该文以国产机载全极化MiniSAR系统为依托,首先,对极化合成孔径雷达原理和基于深度学习的极化合成孔径雷达影像语义分割方法进行了分析;其次,使用实验数据对该方法的分割精度进行了验证分析,单类分割最大像素精度达94.61%,全类均交并比达到86.83%,结果证明了该分割方法的可行性和准确性;最后,为进一步提高极化SAR影像语义分割精度,在样本制作、提升效率、矢量化等方面提出了建议。     

GOCE卫星引力梯度数据滤波方法研究

针对GOCE卫星引力梯度观测值中低精度分量和低频有色噪声的处理策略问题,该文采用模型模拟值代替低精度分量Vxy和Vyz,以减弱低精度分量在坐标系转换中对高精度分量的影响。深入分析比较了多种滤波方法处理GOCE卫星引力梯度观测值中有色噪声的效果,提出采用Butterworth零相移滤波方法加移去-恢复技术的思路,实测数据的处理效果验证了该方法的有效性。     

车载激光雷达测量系统整体检校方法

针对目前系统检校常用方法中大多依赖手工提取点时无法准确获得检校点、绝对精度较低、对实际数据的适用性差等问题,该文结合自主研发的车载激光雷达测量系统,提出一种利用带有反射片的特制球形标靶及利用距离阈值插值算法快速、方便且准确地对车载激光雷达测量系统进行外参数检校的方法。结果表明:与传统方法相比,该方法可以完全弥补常规方法中提取的检校点不准确、精度低等缺点,适用性及实用性更强;在绝对精度方面,整体水平精度达到0.05m以下,高程精度达到0.06m以下;在相对精度方面,拟合检校球直径精度达到0.003m以下,距离精度达到0.002m以下,证明该方法的精度、适用性完全满足当前车载激光雷达测量系统检校的精度需求。