浅谈雷达图像的目视解译

雷达作为一种有源主动式工作的侧视成像系统,图像上所表现出的色调、纹理、形状、阴影等特点与光学影像存在着较大的差异,由于其特殊的成像机理和几何特性,对光学影像某些难以表现的地物要素显示出其特有的优势。了解雷达图像的信息特点和地物目标的散射特性,有助于区分不同的地物目标类型,对典型图像进行分析比对,可有效提高雷达图像地物目标的解译效果。     

智能手机移动测量方法的设计与实现

近年来，智能手机在快速的发展过程中逐渐集成了多种传感器，包括位置传感器、磁力计和加速度计等姿态传感器和数码相机等；同时，由于它所具备的体积小、成本低的优点，为实现手机影像移动量测提供了可能。本文通过Android系统平台及智能手机集成的多传感器，提出了一种新型的智能手机影像量测方法。该方法首先对手机相机进行标定获取内方位元素，并进行Android应用程序的开发，在获取影像数据的同时获得手机的位置姿态数据；然后对影像数据进行特征点提取、匹配及错误点删除，并根据位置姿态数据和同名点图像坐标，利用空间前方交会计算目标点的三维坐标；最后通过光束法平差进行整体优化。试验结果表明该方法获取的位置信息可达到较高的精度。     

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。     

城郊地区面向对象的多传感器影像分类

城郊地区地物类型较为复杂,利用单一传感器图像进行分类精度有限,而多传感器数据结合起来则可以"优势互补",有利于遥感影像的解译和分析。本文以武汉城郊某地块为实验对象,结合ALOS卫星三种传感器数据(包括全色、多光谱以及SAR影像)的信息,采用向对象的方法进行分类,以获取更高的分类精度。实验结果表明适当运用sar影像与光学影像结合起来进行分类,可以较好地区分出水体与阴影、水体与农作物等,对于道路、居民地等地物类型的分类也有所帮助。     

SAR影像与光学影像翻译方法研究

<正>遥感技术的快速发展使得不同特性的多源遥感数据的获取更加快捷、方便。然而,当前的遥感数据获取技术和影像解译技术还不能完全满足遥感应用的需求。例如,光学传感器可以获取分辨率高、视觉特征明显的可见光影像,但是不能像合成孔径雷达(SAR)传感器那样全天时、全天候成像,在恶劣天气下的灾害应急处理中难以发挥作用,而SAR传感器成像又不如光学影像那样直     

基于DEM与可见光图像的机载激光成像雷达强度像仿真

激光成像雷达由于能获取目标的距离信息,因而在飞行器制导、避障、机器人导航等方面有广泛的应用前景.这里的研究目的是根据激光成像雷达成像原理进行雷达反射强度像的仿真.在仿真过程中,首先讨论激光成像雷达的强度成像方程,然后分析机载激光成像雷达的扫描成像模型.由机载激光成像雷达扫描成像模型与数字高程模型(DEM)获取成像几何关系,由与高程图配准好的可见光图像来获取目标地物的反射特性,从而获得仿真的激光雷达反射强度像;由于激光在大气中传输时不可避免地要损失,在仿真计算中考虑到激光在大气中传输时大气对激光的消光系数,因而使仿真更加逼近客观实际成像结果.从仿真的反射强度图像看,结果很理想.仿真的强度图像成功地用于激光成像雷达强度像与可见光图像的匹配导航中.     

面向配网带电作业机器人的激光雷达与视觉系统融合定位

为提高配网带电作业机器人在开展带电作业时对导线的识别与定位的准确性,本文提出了一种基于单线激光雷达传感器与视觉系统融合的定位方法,获取导线的空间三维坐标。并通过研究多传感器在户外强光环境下的工作特点,提出了基于激光雷达深度信息与图像信息的多传感器融合算法。首先利用激光雷达与相机事先进行像素级标定,使图像像素与激光雷达深度点云一一对应;然后利用Canny算法与霍夫变换,获取图像中作业导线;最后计算出导线与雷达点云空间中相交部分空间位置,实现机器人在户外强光下高精度、高效率地进行导线识别定位,帮助机器人完成抓取导线等动作。     

多传感器集成的体视化形变监测模型研究

采用地面合成孔径雷达干涉测量(GB-SAR)、三维激光扫描、数码相机、GNSS和无线传感器网络等多种传感器集成技术,设计集成角反射器、紧凑有源转发器、GNSS接收机天线和物理传感器的专用目标特征点装置,将其布设在监测对象表面,自动获取监测对象的空间信息和内部物理状态信息,对GB-SAR雷达干涉测量数据算法进行探讨,在此基础上研究地基雷达干涉影像,将监测对象表面三维模型和内部物理状态模型进行融合,建立体视化形变监测模型的算法,从而实现在模型上对任意兴趣点形变信息进行自动提取和分析。     

高分二号卫星影像融合方法探析

图像融合技术是卫星影像处理过程中的一个重要步骤,它可以将全色影像的高空间分辨率特点与多光谱影像的高光谱分辨率特点有机地结合起来,使得融合后的影像更利于后续解译。由于融合处理方法的原理以及获取影像的传感器特性不同,不同的卫星影像适合于不同的融合方法。针对高分二号卫星影像的特点,本文采用Gram-Schmidt融合法、FIHS变换方法、HPF方法、Pansharp方法进行试验。实验结果表明:HPF方法所得融合结果在光谱特性保持方法性能最优,而Pansharp方法融合结果在信息量的保持以及清晰度方面效果更优,因此,在实际应用中,应根据具体需求进行方法选择。     

使用SAR影像生成DEM的精度分析

雷达干涉测量(InSAR)和雷达立体测量(Radargrammetry)是使用SAR影像生成DEM的两种主动遥感新技术,前者利用反射雷达波的相位信息,而后者利用其灰度信息。本文利用ERS-1/2卫星对香港地区成像获取的SAR影像分别构成干涉像对和立体像对生成了DEM,并以外部DEM为参考,利用对比和统计方法分析了两种测量方法的精度情况和技术优势。     

SAR与可见光图像匹配算法研究

合成孔径雷达影像和可见光影像的匹配是雷达自动导航飞行器的本滤波方法,多尺度边缘特征提取的基本思路.论述了基于改进Hausdorff距离的SAR与可见光图像的匹配思想,总结了其中存在的主要问题.     

SAR与可见光图像匹配算法研究

合成孔径雷达影像和可见光影像的匹配是雷达自动导航飞行器的关键技术之一,概述了雷达图像的基本滤波方法,多尺度边缘特征提取的基本思路。论述了基于改进Hausdorff距离的SAR与可见光图像的匹配思想,总结了其中存在的主要问题。     

快鸟影像的应用研究

随着空间技术的发展,遥感图像的分辨率越来越高。其重要性日渐显露。遥感图像处理的发展目标之一就是实现自动的识别及目标信息的自动提取。利用高分辨率的卫星(如快鸟卫星)影像识别地面目标是急需的,本文仅以遥感影像的水体提取为例。