基于DEM的SAR图像模拟

针对SAR图像模拟方法进行了深入研究,提出了一种新的SAR图像模拟方法.该方法引入并改进信号模拟中经常使用的小面单元模型,并对SAR图像的阴影特征进行了分析;给出了一种高效判断阴影区域的算法.使用该方法对某一山地区域的DEM数据进行了SAR图像的模拟实验.实验结果表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像纹理一致,很好地反映了起伏地区SAR图像的几何特征,取得了理想的效果.     

地面建筑物破坏状态检测的多类互信息量评估—震灾前光学图像与震灾后SAR图像的融合

利用震前可具备的光学图像与震后卫星SAR图像的信息融合,可检测与评估震灾区地表面建筑物破坏状态。本文根据震前光学图像的建筑物特征参数,通过SAR成像仿真算法,模拟各建筑物SAR图像,根据震后SAR真实图像与SAR仿真图像互信息量的比较,综合利用归一化互信息量、梯度互信息量、区域互信息量及检测与评估建筑物破坏状态。采用2010年海地地震灾前的IKONOS光学图像、灾后COSMO-SkyMed与RADARSAT-2的星载SAR图像,进行震后建筑物破坏状态检测与评估。其结果与震后GeoEye光学图像进行了验证,证明了本文方法的可行性。     

基于高分辨率SAR图像成像机理的震害信息分析

与中低分辨率SAR图像相比,高分辨率SAR图像受目标复杂性和成像噪声等因素的干扰更为严重,致使应用高分辨率SAR图像检测震害目标变得更加困难.传统的适用于中低分辨率SAR图像的震害信息提取方法对于高分辨率SAR图像有一定的局限性.为了从高分辨率SAR图像中更加准确地提取震害信息,从SAR图像成像机理和目标的后向散射特征出发,对建筑物和道路、桥梁的震害特征进行了细致分析,为寻求合适的目标检测和提取方法提供了思路.     

基于DEM的SAR图像模拟

针对SAR图像模拟方法进行了深入研究,提出了一种新的SAR图像模拟方法。该方法引入并改进信号模拟中经常使用的小面单元模型,并对SAR图像的阴影特征进行了分析;给出了一种高效判断阴影区域的算法。使用该方法对某一山地区域的DEM数据进行了SAR图像的模拟实验。实验结果表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像纹理一致,很好地反映了起伏地区SAR图像的几何特征,取得了理想的效果。     

基于DEM的SAR图像模拟

首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性.然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案.根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理.通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性.     

利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构

提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。     

利用RD模型和DEM数据的高分辨率机载SAR图像模拟

本文提出一种利用DEM数据基于RD模型的SAR图像模拟方法.该方法选择了Muhleman后向散射系数模型模拟SAR图像的辐射特性,引入SAR成像中的RD模型直接进行几何变换和灰度重采样模拟出SAR图像的几何特征.实验结果分析表明:模拟的SAR图像和真实SAR图像在图像纹理和几何关系上是一致的,而且几何关系可以精确配准到均方根误差为1.3个像素.     

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。     

典型地形SAR回波模拟与SAR图像仿真

SAR成像算法的验证需要相应的回波数据, 同时SAR图像目标识别算法的检验需要大量的SAR图像, 针对这一要求, 提出了一种典型地形SAR回波模拟与图像仿真的方法。首先分析了分形布朗曲面及其水平集的特征。在此基础上, 运用中点位移法生成了描述山脉地形的数字高程数据, 提出了生成海岸地形(“归零法”)及河流沟壑地形(“归零取反法”)的新方法。引入电磁散射模型, 计算了每个分辨单元的后向散射系数。给出了基于二维快速傅立叶变换的SAR回波模拟算法的推导过程及相应的仿真结果, 并对结果进行了分析和讨论, 证明了该方法的正确性。     

高分辨率SAR图像中建筑物特征融合检测算法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物检测问题,提出了一种基于视觉注意和特征融合的检测算法。首先,根据SAR图像中建筑物目标与背景存在较大差异的特点,采用视觉注意机制进行建筑物的感兴趣区分割;然后,提取位于感兴趣区域内的高亮线条和阴影区域;最后,采用D-S证据理论对注意焦点、高亮线条和阴影区域进行特征融合,实现建筑物目标的检测。实验结果表明,本文算法对矩形建筑物具有较高的检测精度。     

利用后向散射特性从高分辨率SAR影像中提取建筑物高度

研究了一种基于雷达后向散射特性,从单张星载高分辨率SAR影像提取建筑物高度的方法。该方法通过检测建筑物二次散射强度,同时获取目标方位角、入射角等参数以及相关介质特性等信息,根据后向散射几何光学模型估算建筑物高度。实验验证了对于相当一部分典型建筑物都能够获得较为理想的高程估计值,进而证明了该方法提取建筑物高度的可行性和有效性。     

PS-InSAR技术在福州市建筑物沉降监测中的应用研究

建筑物沉降主要是由所在地面沉降引起的,而不均匀的地面沉降会造成地表建筑物倾斜形变,并对建筑物的安全结构造成影响,严重的甚至会出现垮塌.本文以福州市仓山区建筑物为研究对象,利用PS-InSAR技术,处理分析了2016年6月至2019年12月福州主城区共计68期SAR影像数据,结合我院已有1:500建筑物矢量面,获取了福州...     

Stereo analysis of high-resolution SAR images for building height estimation in cases of orthogonal aspect directions

SAR stereo image analysis for 3D information extraction is mostly carried out based on imagery taken under same-side or opposite-side viewing conditions. For urban scenes in practice stereo is up to now usually restricted to the first configuration, because increasing image dissimilarity connected with rising illumination direction differences leads to a lack of suitable features for matching, especially in the case of low or medium resolution data. However, due to two developments SAR stereo from arbitrary viewing conditions becomes an interesting option for urban information extraction. The first one is the availability of airborne sensor systems, which are capable of more flexible data acquisition in comparison to satellite sensors. This flexibility enables multi-aspect analysis of objects in built-up areas for various kinds of purpose, such as building recognition, road network extraction, or traffic monitoring. The second development is the significant improvement of the geometric resolution providing a high level of detail especially of roof features, which can be observed from a wide span of viewpoints. In this paper, high-resolution SAR images of an urban scene are analyzed in order to infer buildings and their height from the different layover effects in views taken from orthogonal aspect angles. High level object matching is proposed that relies on symbolic data, representing suitable features of urban objects. Here, a knowledge-based approach is applied, which is realized by a production system that codes a set of suitable principles of perceptual grouping in its production rules. The images are analyzed separately for the presence of certain object groups and their characteristics frequently appearing on buildings, such as salient rows of point targets, rectangular structures or symmetries. The stereo analysis is then accomplished by means of productions that combine and match these 2D image objects and infer their height by 3D clustering. The approach is tested using real SAR data of an urban scene.     

一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法

提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络.     

SIMO-MIMO模式城市建筑群下视阵列SAR三维仿真

真实下视阵列SAR系统的缺失,给该技术数据获取及进一步技术研究带来了困难,下视阵列SAR三维仿真的研究具有重要意义。为了有效反映下视阵列SAR技术在建筑物耸立的城市区域的三维成像优势,本文采用单输入多输出（SIMO）和多输入多输出（MIMO）两种模式仿真了城市建筑群下视阵列SAR回波数据,并对两种模式的回波数据进行了三维距离多普勒成像处理,通过SIMO模式成像结果、MIMO模式成像结果分别与原始地形的差分对比,验证了本文方法的有效性及两种模式的优劣性。     

增强形态学建筑物指数应用于高分辨率影像中建筑物提取

分辨影像是城市地物覆盖分析的重要数据基础,本文提出了一种增强的形态学建筑物指数（EMBI）,利用该指数和地物的几何形状约束来完成高分辨率建筑物的自动提取。本方法首先提取城市的不透水层特征,然后通过建立建筑物属性与形态学运算之间的关系得到了EMBI特征图像以增强对建筑物的描述,随后结合形状特征（长宽比,面积等）采用决策树分析的方法完成对建筑物的最终提取。为了验证本文提出的方法,利用华盛顿商业街的航空高分辨高光谱HYDICE影像和武汉洪山区的两幅QuickBird影像进行实验,实验的精度对比反映本文算法比MBI算法能获得更好的建筑物提取结果,其总体精度分别提高了7.31％,6.48％,7.83％,从而表明EMBI算法更可靠。     

基于Google Earth遥感影像的城市建筑物高度反演

基于光学遥感影像中建筑物的阴影分布，推导了建筑物高度与阴影分布的关系函数，在此基础上构建了建筑物高度反演方法，并在北京市典型区进行了实例研究。结果表明：利用建筑物在夏季的阴影全长或在冬季可视部分的阴影长提取高度，分别有90.9%和84.8%的建筑物高度误差控制在实测值的5%以内；在提取居民区或高层建筑物的高度时应尽量采用夏季的遥感影像，减少阴影遮挡的情况；低矮建筑物的高度提取，宜采用阴影更为显著的冬季影像可视阴影部分进行反演计算；在缺乏卫星轨道等影像参数时，利用典型已知建筑的高度反推出相关参数，并推求同景影像中其他建筑物高度的方法是可行的，为利用城市代表性建筑物推求建筑群高度提供了可能。