一种监测东营油田地表形变的方法

针对传统永久散射方法和相干目标法干涉图相位解缠的不足,该文提出了一种改进的多主影像相干目标小基线干涉方法。采用融合永久散射方法和相干目标法的优点,较好地平衡了失相干因素的去相干性与干涉目标点之间的矛盾,利用较小的数据集实现地表形变反演;基于14景COSMO-SKYMED雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉方法提取地表形变信息。基于水准数据验证后的实验结果表明:所提方法不仅可以准确快速地监测出地表沉降区,而且监测精度较高,研究结果可以应用于城市形变监测、地震、滑坡等领域。     

一种PSInSAR干涉测量公共主影像选择新方法

在PSInSAR干涉测量技术中,主影像的选择直接影响后续的形变相位提取及沉降信息解算。在综合考虑空间垂直基线、时间基线和多普勒中心频率对影像去相干影响的基础上,将三因素的相干性测度映射到三维空间,构成三个质点,通过对三质点的质心的研究来衡量三因素对影像相干性的综合影响,构建一种新的主影像选择模型。以2003~2009年北京地区28景ENVISAT ASAR影像为试验数据,分别采用该模型及综合最大相关系数模型进行主影像选择,并进行实际干涉处理,以生成干涉图及相干系数均值,对两种方法主影像选取结果进行定量评价。结果表明,与直接以去相干因素的相干测度乘积构建的综合相关系数模型相比,该方法选取的主影像更为合理,与其他辅影像总体干涉性更好。     

一种基于胡克定律的PS-InSAR公共主影像选取新方法

针对现有的PS-InSAR公共主影像选取方法未考虑时间基线、空间垂直基线和多普勒质心频率基线之间相关性对影像相干性影响的问题,该文基于物理学领域的胡克定律提出了一种利用三维弹力结构模型实现PS-InSAR公共主影像选取的新方法。模型依据三基线间的余弦夹角构造基线向量,将3个失相干因素的相干性测度进行三维映射以构建三维弹力空间,通过研究弹力大小和方向的变化实现主影像的选取。为验证三维弹力结构模型的有效性,论文选用Sentinel 1A和ENVISAT ASAR两种数据源,分别利用三维弹力结构模型、三基线和最小模型和综合相关函数模型进行主影像选取和干涉处理。研究结果表明：相较于另外两个模型,该文提出的三维弹力结构模型得到的干涉图干涉条纹清晰,相干系数均值更大,相干系数值较大的像元占比更高,采用相干系数法得到的PS点数量更多,形变反演精度较高,因此三维弹力结构模型能够有效应用于PS-InSAR公共主影像的选取。     

一种优化的地基SAR时序反演非局部相干点选取方法

地基合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)时间序列分析主要是从SAR影像中选取具备强散射特性并且相位保持稳定的相干点进行时序反演,然而不同干涉图之间的相干点是可变的,这使得时间序列分析变得复杂,因此选择大量高质量的相干点对确保地基SAR变形监测精度至关重要。为了提高地基SAR时间序列分析的可靠性,提出了一种优化的非局部相干点选取(enhanced nonlocal coherent pixels selection, E-NonPS)方法。从干涉图网络中选取有效的相干点,包括满秩相干点和部分相干点。满秩相干点通过非局部满秩法选取,部分相干点则首先筛选出矩阵的秩大于N/2的单视复数影像像素,然后根据振幅的均值和标准差设置一个信噪比阈值,选取信噪比大于该阈值的相干像素点。通过两组实验验证了E-NonPS方法在不同监测环境（高和低相干区域）中的有效性,并将选取的相干点结果与传统方法进行对比。结果表明,E-NonPS方法能够显著增加相干点的数量,并提高精度,特别是在低相干区域,可以有效解决选取相干点过少的问题,确保在时间序列分析中具有足够的相干点,进而提高地...     

PS InSAR公共主影像优化选取的一种新方法

在原有的公共主影像优化选取模型的基础上,对影响干涉图相关性的3个主要参数进一步综合优化,提出并实现了一种基于三基线和最小的公共主影像优化选取新方法。理论分析和实验结果表明,与原有方法相比,新的公共主影像优化选取方法简单、可行,选取的公共主影像合理、准确。     

永久散射体差分干涉测量技术中SAR影像精配准的一种新方法

提出并实现了一种基于加权最小二乘的低相干SAR像对精配准新方法。该方法借助一幅与主、辅影像相干性都较高的第三幅影像来完成低相干SAR影像对的初步配准,利用加权最小二乘法求出二者间的坐标映射函数,从而快速高效地实现低相干SAR影像对的高精度亚像元级配准。采用ERS-1/2实际数据的配准实验,验证了该方法可以提高低相干SAR像对的干涉图质量,提高二者之间的相干性和控制点的配准精度,改善低相干SAR影像对的配准效果,在一定程度上解决了PS InSAR技术中低相干SAR影像对的配准问题。     

混合三角网极化干涉SAR影像配准

以常用SAR影像三步配准法为基础,针对国产机载X波段极化干涉SAR影像的变形特点,提出了一种分块格网与三角网相结合的极化干涉SAR配准方法。首先,在影像分块的基础上利用最大-次大相干系数识别不可靠点;再用三角网限制配准误差传播;最后,进行配准模型系数求解。实验结果表明,所提出的改进方法相比于普通方法,提高了极化干涉SAR影像的配准精度,有效地改善了主辅影像的干涉质量,适用于新型国产机载极化干涉SAR数据的后处理。     

面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法

本文针对多基线极化干涉SAR数据,提出了面向多基线干涉SAR高程反演的全局最优相干方法。该方法将多景全极化干涉影像联合在一起,构建多基线极化相干矩阵,由多基线最优相干准则指导,求解全局条件下的最优干涉图。该方法可以有效降低多基线干涉中散射中心不一致对干涉相位影响,从而提高干涉相位的精度和可靠性,并提高最终获取DEM的精度。利用国产X-SAR系统和德国E-SAR系统获取的多基线全极化数据进行全局最优相干方法试验,利用多基线极化最优相干方法生成全局条件下的最优干涉图,依据多基线高程反演方法计算目标高程,验证了本文提出的方法的有效性。     

结合SIFT和RANSAC算法的InSAR影像配准

配准是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)得到干涉图前的关键步骤。本文提出了基于SIFT和RANSAC的InSAR影像配准。尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)相结合,得到特征稳定、匹配点对可靠的InSAR影像配准。利用PALSAR数据及TerraSAR-X数据,进行不同分辨率、不同波段的SAR影像配准试验,结合生成的干涉图条纹的清晰程度,评价其精度。并与目前主流的交叉互相关方法得到的相干系数进行了对比,证明了该方法在InSAR影像配准应用中是一种简单、有效的方法。     

几种卫星合成孔径雷达影像配准算法的比较研究

复数影像配准是卫星合成孔径雷达干涉数据处理中的重要步骤之一,影像配准精度将直接影响干涉条纹图的质量和由此提取的高程或位移结果的精度。文中利用上海地区ERS-1/2影像数据进行实验,对比分析了三种方法的配准质量和运算效率,试验结果表明:在配准质量方面,相干系数法最高,相位差影像平均波动函数法次之;而在信噪比较低的情况下,最大频谱法的配准质量优于相位差影像平均波动函数法。在运算效率方面,相位差影像平均波动函数法的运算效率最高。     

适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。     

加权多变量灰色模型在变形监测中的应用

在变形监测过程中,监测因子较多,难以对监测因子进行合理的取舍。首先利用灰关联度分析方法,将监测因子根据灰关联度进行关联排序,为合理选择监测因子提供理论依据;然后,利用得到的关联度进行平滑处理,并将其作为权值建立加权多变量灰色模型,推广了传统的多变量灰色模型,提高了预测精度;最后,以南充水库土石坝沉降数据为例,验证了模型的正确性。算例结果表明,加权多变量灰色模型的平均相对误差比传统灰色模型小,模型精度也比传统模型高。     

PS-DInSAR公共主影像的优化选取

在充分顾及DInSAR时空基线跨度及多普勒质心频率差异3个因素对干涉相关性影响的基础上,提出一种PS—DInSAR公共主影像的优化选取算法,采用综合相关测度作为总体干涉相关性的衡量指标,给出具体的综合相关函数模型及其求解方法。借助欧洲空间局（ESA）ERS-1／2卫星从1992—2002年间飞越上海地区所获取的25幅C波段SAR影像作为源数据,开展了PS—DInSAR公共主影像的优化选取实验。计算结果与分析表明,综合相关系数模型用于PS公共主影像的优化选取是有效的和可靠的。     

一种改进的GPS区域叠加滤波算法

GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比,有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同,不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响,提出一种不以空间尺度作为约束条件,同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究,计算结果表明,对比相关性区域叠加滤波算法,考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差,且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法,可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%,GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计,为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。     

广域滑坡灾害隐患InSAR显著性形变区深度学习识别技术

全面识别和发现地质灾害隐患,已成为我国地质灾害防治的重大实际需求。目前,基于InSAR技术和深度学习相结合用于广域尺度下地质灾害隐患智能识别应用效果与适用性还需要进一步探索与研究。本文基于Stacking InSAR技术获得地表形变相位数据,利用深度学习检测识别正在变形的滑坡隐患位置与分布,确定显著性形变区边界,探索将上述技术方法推广到一定的广域范围和动态更新数据集。结果显示,测试数据集显著性形变区平均识别精度为0.69,召回率为0.67,F₁ score为0.67,动态更新数据集识别精度为0.85,召回率为0.58,F₁ score为0.68。研究表明,本文方法在广域地灾隐患识别中具有应用可行性,可为地质灾害监测预警提供理论基础与技术支撑。     

基于熵权重的水下载体导航信息融合方法

针对水下载体动态导航定位中状态方程和观测方程噪声增加引起的卡尔曼滤波发散问题,提出了一种以高斯混合模型为框架,基于信息熵计算导航融合权重的新方法。首先给出了水下组合导航系统的整体结构和各子滤波器的状态方程以及观测方程;然后研究了各子滤波器输出信息熵值的计算方法,并且定义了熵积的概念用于计算高斯混合模型中各分量的权重;最后总结出了用于水下载体导航信息融合的熵权高斯混合模型滤波算法的计算流程。仿真实验表明,相比于传统的加权卡尔曼滤波算法,新方法的计算精度更高,对噪声引起滤波发散的抑制能力也更强。     

多特征组合与自动加权K-Means聚类算法的影像分类技术研究

为了提高遥感影像地物分类精度,提出了一种基于多特征组合与自动加权K-Means聚类算法的影像分类方法。首先提取影像的SIFT,GIST,颜色,Census和Gabor等多种类型特征,然后通过实验分析确定最佳特征组合。针对一般K-Means算法没有考虑各个特征值权重的问题,提出利用自动加权K-Means算法计算不同特征分量的权值,分别对SIFT,GIST和Gabor特征构建了基于权重的影像特征词汇表;然后利用稀疏编码算法进行影像编码;最后使用SVM算法完成影像分类。通过实验表明提出的方法能有效提高遥感影像分类准确性,并且具有较好的稳定性和鲁棒性。     

A novel approach for constructing a 3D model based on registering a mono image on a 3D model,applicable in Digital Earth

The effect of Digital Earth on our life is vital. Developing and updating Geospatial data in Digital Earth is also essential. This paper presents the application of a new approach of image registration in Digital Earth. The approach was developed based on registering a mono photograph on a master 3D model. The result is a 3D vector model, which can be broadly applied in visualisation, mapping, geographic information system (GIS), planning, change detection, as well as Digital Earth. The approach does not require parameters of correction for transformation. The accuracy of the output depends on the accuracy of the master data. This approach is very versatile and able to register any image on the digital elevation model, digital surface model and topographic 3D model.     

改进D-LinkNet模型在国产卫星影像云检测中的应用

大部分国产卫星波段少,利用传统方法难以进行云检测。本文提出了基于改进D-LinkNet模型的云检测算法,并应用于国产卫星遥感影像的云检测。首先,利用自然资源部国土卫星遥感应用中心提供的人工勾云样本生成二值图标签;其次,对D-LinkNet50的编码器进行改进,使用带有通道注意力机制的ResNeSt50-Block替换原始的ResNet50-Block;然后,对损失函数进行加权,测试分析发现只用交叉熵损失作为损失函数时,检测精度更高;最后,使用条件随机场（CRF）对预测结果进行后处理。试验结果表明,改进D-LinkNet模型在测试集上的IoU提升了1.93%,精度提升了2.45%,保持了较好的云边缘信息,云检测效果高于原D-LinkNet模型。     

变窗宽核加权估计下的变形趋势拟合方法

变形监测数据处理的方法有很多,但这些方法对数据量及数据的采集方式有特定的要求,或者计算过程复杂。针对这些问题,提出了基于变窗宽核加权估计的变形趋势拟合方法,即先用较大窗宽的核加权估计去拟合变形的整体趋势,再用较小窗宽的核加权估计去拟合残余变形量——局部趋势。并针对这一新方法,提出了一种新的窗宽计算方法,即时序间隔标准差窗宽。以某大坝某一监测点32期的高程变形拟合为例,比较了不同的窗宽以及不同变窗宽组合的核加权拟合效果。结果表明,采用时序间隔标准差窗宽的核加权拟合比经验窗宽的拟合精度高;而基于变窗宽的核加权拟合比前两者精度更高。