PolSAR数据在矿山遥感监测中的可行性研究

随着极化合成孔径雷达系统的发展,Pol SAR数据在各个领域得到了广泛的应用。本文研究了Pol SAR数据在矿山监测领域的可行性。首先对Pol SAR数据进行滤波去噪等预处理;然后介绍了适合矿山地物分类的Cloude特征向量分解和Freeman分解方法,在极化分解的基础上采用了一种结合散射熵和Freeman分解的Wishart分类方法进行分类,最终得到矿山监测地物的分类图,并通过人工解译的方式对分类后的图像信息进行归类并建立数据库,得到矿山地区的地物分类图。以机载Pol SAR数据为例,得到了较好的实验结果。     

优化点扩散函数估计与稀疏约束的图像盲复原

在卫星光学图像盲复原问题中,点扩散函数的估计和复原模型选择对结果影响很大。针对点扩散函数模板估计困难的问题,该文在分析图像中近似点状地物成像特点的基础上,提出了基于点状地物信息的椭圆抛物面模型点扩散函数估计方法,得到较好的点扩散函数模板;针对图像噪声对复原的影响问题,采用能够分离图像的信号和噪声的归一化稀疏约束模型进行盲复原。利用"吉林一号"卫星图像进行了实验。结果表明:该文提出的优化点扩散函数估计方法可行,盲复原后图像质量得到了提高。