基于尺度空间的角反射器车载SAR影像坐标定位

确定角反射器（CR）在SAR影像中的高精度影像坐标是合成孔径雷达影像（SAR）几何校正、辐射校正和形变检测等研究的基础。本文提出了一种基于尺度空间的角反射器车载SAR影像坐标定位方法。通过对仿真数据和车载SAR影像数据的角反射器进行定位试验,验证了该方法的可行性和稳定性;并与使用地面控制点几何纠正后的角反射器定位结果进行对比,验证了该方法满足子像素级定位精度的需要,且无需地面控制点。     

SAR影像匹配算法的研究

提出了一种高效稳定的SAR影像匹配算法,该算法首先采用Frost滤波对SAR影像的斑点噪声进行预处理,再结合SIFT和SURF算法对滤波后的SAR影像进行特征点提取,使用Matlab程序实现立体影像无痕拼接,实现了SAR影像的高精度匹配,该方法提高了SAR影像的匹配成功率,减少了匹配时间。     

一种从SAR影像到光学影像的翻译方法

光学传感器在夜晚和云雨天气难以成像,合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）虽然能够全天时、全天候工作,但其成像难以理解,对此提出利用SAR影像翻译为光学影像的新思路来弥补二者的缺陷。给出了遥感影像翻译定义,提出一套包含图像理解、目标转换等环节的影像翻译技术流程。通过支持向量机分类、种子填充和基于样本的纹理合成算法等手段实现SAR影像典型目标向光学影像的转换与表达。最后,利用该方法实现了ENVISAT-ASAR转换为Landsat TM,ALOS PALSAR转换为GeoEye的两类影像翻译,并利用SAR影像翻译结果修补光学影像空缺。影像翻译和补缺实验证明了SAR影像翻译为光学影像的可行性和有效性。     

集成互补不变特征的SAR影像自动配准

合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像的精确配准是使用SAR影像准确分析矿区变形的前提。虽然目前已有的影像配准算法很多,但是直接应用于SAR影像配准的效果还不够理想。为此,提出了一种集成互补不变特征的配准方法。该方法首先利用Canny边缘检测算法对影像进行区域分割,利用获得的分割区域进行粗匹配,然后应用改进Canny边缘特征的SIFT算法进行精匹配,最终获得精确配准的SAR影像。该方法能够降低由单纯使用SIFT特征进行匹配所产生的巨大计算量。通过实验分析可知,该方法能够准确配准矿区SAR影像,为矿区变形分析和综合治理提供高质量的影像数据。     

极化SAR影像分类方法对比分析

极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。     

基于高分三号卫星SAR影像的DOM制作方法研究

将星载SAR影像作为光学卫星难以获取数据地区的重要补充数据源,是基础地理信息更新的一种手段。通过对SAR影像成像机理、光谱几何特征等进行研究,总结基于高分三号卫星SAR影像处理的方法和流程,形成星载SAR影像制作DOM产品的生产技术方案,为大规模开展生产实践提供借鉴。     

基于InSAR复数影像配准方法研究综述

随着合成孔径雷达(SAR)影像数据源增多和数据质量的提高，合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术的使用相继得到快速发展，SAR复数影像配准作为影像干涉处理最重要的步骤逐渐成为一个重要的研究课题。本文以SAR影像振幅、相位、灰度值为核心信息，对现有的研究方法进行了归类，从控制点选取优化、影像几何关系特征及深度学习三方面总结了配准方法的研究发展现状；对各类研究方法优势和局限性进行对比分析，论述了当前关于SAR影像配准存在的主要问题，并对该领域未来研究方向进行展望。     

用自适应滤波算子祛除ERS-1星载SAR影像上的斑点噪声

地球表面对电磁波进行后向散射时的不连续性和动态性,在SAR影像上产生大量的斑点噪声。在对SAR影像进行祛噪声处理时,所采用的滤波算子要既能祛除斑点噪声,又能保持影像的纹理信息。基于非静态平均和非静态方差影像模型的Kuan噪声滤波算子,能随着局部影像统计特性的变化而调整影像平滑的权值和保持原影像信息的权值。对一帧荷兰某地区的ERS-1星载SAR影像进行的滤波处理实验表明,该算子能有效地祛除ERS-1星载SAR影像上的斑点噪声,并能保持影像上的纹理信息。     

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。     

多尺度水平集SAR影像水体自动分割方法

针对高分辨率SAR影像的水体特性,提出了一种新的可精确、快速、自动完成高分辨率SAR影像水体分割的方法。该方法将多尺度分析技术与水平集理论相结合,在考虑全局信息的同时,也顾及到了局部信息。同时,为了满足SAR图像的分布特性,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,利用OTSU算法来初始化零水平集。为了消除SAR影像中疑似水体的目标,对分割结果进行了后处理。实验表明,该方法在提高精度的同时,也大大提高了水体提取的效率。     

用遥感图像提取土地利用变化信息的特征变异增强方法

提出了将彩色变换融合技术运用于土地利用变化信息提取中的一种新的图像处理方法,即特征变异增强方法。该方法较好地解决了土地利用变化信息的增强问题。首先对多光谱影像进行地物间的反差扩大和彩色变换处理,然后对高分辨率的影像进行纹理能量信息增强,并将它叠加到经彩色变化后的多光谱强度影像中。该方法最大限度地保留了多光谱信息并提高了影像清晰度和空间分辨率,最终变化区域得到了增强。本文详细介绍特征变异增强方法的全过程,阐明了每一步的关键技术,并以广州市一子区为例,验证方法的优越性。     

A FRAMEWORK FOR AUTOMATED CHANGE DETECTION SYSTEM

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多时相遥感影像的变化监测方法研究

多时相遥感影像图变化监测已经在国民经济及国防建设领域得到了广泛应用。通过分析同一地域不同时相的遥感图像变化监测提供地物发生变化的信息,对资源环境数据进行更新及利用。论文围绕变化监测中的一些关键理论方法进行了研究。     

A framework for automated change detection system

To enhance the ability of remote sensing system to provide accurate, timely, and complete geo-spatial information at regional or global scale, an automated change detection system has been and will continue to be one of the important and challenging problems in remote sensing. In this paper, the authors propose a framework for automated change detection system at landscape level using various geo-spatial data sources including multi-sensor remotely sensed imagery and ancillary data layers. In this framework, database is the central part and some associated techniques are discussed. These techniques includes five subsystems: automated feature-based image registration, automated change finding, automated change feature extraction and identification, intelligent change recognition, change accuracy assessment and database updating and visualization.     

A new approach for vegetation change detection in urban areas

Because of complex change in urban areas, modified CVA application based on mask techniques can minify the effect of non-vegetation changes and improve upon efficiency to a great extent. Moreover, drawing from methods in polar plots, the technique measures changes with absolute angular and total magnitude of PVI calculated on the basis of linear fit with least-square estimation and GVI calculated using 3D G-S transformation. Finally, this application is performed with Landsat ETM+ imageries of Wuhan in 2002 and 2005, and assessed by error matrix, in the way it could detect change pixels 94.91% correct, and the total consistent coefficient Kappa and could reach to 0.85. The evaluation result demonstrates this new application trends as an efficient and effective alternative to urban vegetation change extraction.     

A new approach for vegetation change detection in urban areas

IntroductionVegetation distribution and change is regardedas ani mportant sign of urban environment . Withcity expanding and population increasing, herecomes a series of problems on environment ,andmoreover ,greening ratio is regarded as a stand-ard of ci…     

2000～2009年江苏沿海海岸线变迁与滩涂围垦分析

利用2000年3月1日、2003年2月6日、2006年9月18日和2009年10月17日4个时相的遥感影像对江苏盐城-南通段海岸线多年来的变迁进行了连续监测,获取了每个时期发生变化岸段、滩涂围垦面积等信息。研究结果表明:利用遥感影像能够满足准确、快速监测海岸线变迁的要求;2006～2009年,江苏省海岸线快速向海域推进;2000～2003年滩涂围垦面积为25 213ha,2003～2006年新增陆地面积为9601 ha,2006～2009年围垦面积达到23 632ha;滩涂开发总体呈现围垦—修养—围垦的开发模式。     

Multi-source change detection with PALSAR data in the Southern of Pará state in the Brazilian Amazon

Optical data is broadly used for change detection studies, despite being hindered by atmospheric conditions. Synthetic Aperture Radar (SAR) data can be useful for change detection in areas with frequent cloud coverage as SAR systems are capable of obtaining images almost independently from atmospheric conditions. This study aims to verify the difference in results of using SAR data instead of optical data for change detection purposes. Different levels of one hierarchical legend and both pixel and region-based classifiers were used. Change results were evaluated considering the use of rectangular matrices to incorporate the occurrence of impossible changes and relative comparison between change maps. Although the change maps obtained using only optical data were more accurate than those using either one or two land cover classifications based on L-band SAR data, the difference in the accuracy of change maps decreases with the use of less detailed legends. Additionally, results indicate that L-band SAR and multi-sensor approaches are adequate for deforestation identification even if post-classification results did not achieve global accuracy values superior to 0.86. The most accurate change detection results obtained in this work were not associated with the overall accuracy of land cover classifications, but with the distribution and accuracy of specific land cover classes.     

论土地利用与覆盖变化遥感信息提取技术框架

利用遥感技术提取土地利用和覆盖变化信息是一个多因素交织的复杂过程,为提高遥感信息提取的自动化和定量化水平,本文针对变化信息本身的内涵(容)将这一复杂过程分解为变化位置发现、变化区域提取、变化类型确认以及变化信息表示等过程,构建了基于遥感技术的土地利用与覆盖变化信息提取技术流程,并对流程中的关键技术和方法进行了论述和探讨。本文的技术方法能有效应用于多时相遥感数据或已有土地利用与覆盖数据支持下的单一时相遥感数据情况下的变化信息提取。     

基于触发器自动配置的土地利用变化数据捕获技术

研究了业务驱动的土地利用变化发现机制的基本思路及其实现方法,提出了基于数据库触发器机制完成土地利用变化数据捕获的技术方案,涵盖触发器自动配置和变化数据缓存、传输、管理。结合试点应用,完整地实现了这套技术方案。试点应用表明,该研究成果能够及时地发现土地利用变化信息并进行有效的管理和应用。