干涉雷达复图像配准与干涉纹图的增强

干涉雷达复图像之间的精确匹配技术是提高雷达干涉测量精度的关键之一。首先讨论了干涉雷达复图像配准过程中所要考虑的问题,然后给出了一个切实可行的配准方法,并把该方法应用于新疆喀拉卡什ＳＩＲ－Ｃ／Ｘ－ＳＡＲＬ波段干涉数据处理。干涉雷达复图像配准之后可以生成干涉纹图,为了消除干涉纹图中的噪声,尝试了中值波波和方向平滑两种方法。     

一种高精度的干涉雷达复数影像配准方法

在总结现有算法的基础上,提出了基于相干系数、Harris特征点、小波金字塔及TIN三角微分纠正技术的单视复数雷达图像的配准流程。通过ERS 1/2的实验表明,提高了配准的精度和效率,特别是保证了在没有精确轨道甚至没有轨道参数的情况下也能获得很高的配准精度,计算正确的干涉相位图。在重采样过程中采用的三角联网策略,进一步使匹配点的局部拟合误差得到有效控制,得到配准精度更高的复图像对。在CPU 3.06GHz计算机上,43 s内完成5000像素×1000像素的主辅图像的配准,平均相干系数为0.719855。     

利用残余点衡量干涉复图像配准质量

根据残余点生成机理，建立了残余点发生概率与干涉回波信号相关性内在联系的数学模型。据此，提出了以残余点的数目作为衡量干涉复图像整体配准质量的定量尺度。实验结果表明，该方法简便精确，尤其适用于系统基线较长时配准结果的比较、择优，从而能最大程度地减小数字高程模型中因配准精度欠佳所引起的误差。     

星载SAR复数图像的配准

星载干涉雷达测量已经被证实用于生成大范围（乃至全球）的DEM或监测地表位移具有广阔的应用前景，其中SAR复数图像序列的精确配准是保证生成有效干涉相位图的重要环节之一。本文分析了卫星InSAR系统中所涉及的几种坐标系统变换问题，并提出了基于此的几何配准方案，即基于卫星轨道状态矢量、SAR成像几何进行配准的算法；同时，还设计了基于几何配准结果和能量影像相关技术的配准算法，最后使用ERS－1／2、JERS－1和RADARSAT卫星获取的3种SAR复数图像对分别做几何配准和相关配准试验和比较，并对卫星SAR图像质量和轨道数据质量作了定性分析。     

一种改进的星载干涉SAR复图像最大频谱配准算法

最大频谱法常用于星载干涉SAR复图像配准,但该方法计算量较大且易受噪声影响。本文提出一种改进的最大频谱配准算法。该方法利用chirp-z变换替换补零FFT变换,以相对较少的运算量达到较高的频谱峰值计算精度;通过设定合理的判决门限,判定控制点偏移量估计结果的可靠性,以便对位于不同区域的控制点自适应选取子图像截取窗口的长度,达到控制运算量的目的。利用该算法分别对来自ASAR和ERS-1/2的两对复图像进行验证,实验结果表明该算法可以有效实现配准,且比同条件下利用常规最大频谱算法得到的结果更加可靠。     

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。     

混合三角网极化干涉SAR影像配准

干涉雷达配准过程中,像对间的变换模型可以通过有理多项式进行拟合,参数的解算需要均匀分布的高精度联系点,传统算法或者只重视联系点的权重,或者只考虑联系点的分布,极大地降低了多项式拟合的精度。提出一种兼顾联系点权重与分布的Voronoi图辅助配准算法,把该算法应用于中国西部某地区Cosmos-Skymed-1/2 X波段干涉数据的处理。实验表明,相对于现有方法,该算法可以提高匹配成功率,得到更高的相关系数,获得分布更均匀的联系点,从而解算出精度更高的变换参数。     

利用层次Voronoi图进行点群综合

通过距离权重描述点的重要程度,采用改进的k-means算法得到点群的聚类中心,进而以聚类中心为基础,构建了层次加权Voronoi图与Voronoi层次树结构.以点群的分布范围、排列方式与密度为度量,给出了基于Voronoi层次树结构的点群综合方法,确保了点群综合前后在空间形态分布上的一致性.结合地理统计学计算,对综合方法作了进一步的量化评估与优化.经验证,本文方法是可行、有效的.     

星载宽幅雷达干涉监测大范围地震形变技术研究

宽幅雷达成像模式可监测大范围地震形变,但该模式与条带成像模式存在差异。针对这些差异,深入分析了图像拼接、大气效应校正和大地水准面差距改正等方面的关键技术,提出了基于配准加权的拼接方法和基于EGM96的大地水准面差距改正方法,分析了适应于宽幅SAR干涉的大气校正模型。在此基础上,对ENVISAT卫星宽幅数据干涉测量成果进行了校正,并分析了汶川地震和于田地震的宽域形变场。     

利用干涉图确定成像质量

从像质的概念出发,导出了像质评定的简单公式。在干涉图的每个选定点上测量条纹间的间隔和角度来计算几何光线的斜率误差,然后把这些角度误差画在一张图纸上用以表示几何点扩散函数的角度大小,可以方便而简洁地评定成像质量,避免了复杂的计算。     

星载雷达干涉测量中角反射器的设计和安装

介绍利用基于欧空局 ENVISAT ASAR 卫星观测数据的雷达差分干涉测量(D-InSAR)和永久散射体干涉数据处理技术(PS)进行地面沉降活动监测时,如何简便地进行角反射器的设计和安装,来增强卫星反射信号的强度和获得较稳定的永久散射体,以便获得长时序、高相干性的卫星数据,从而实现对地面有效监测的目的.着重从角反射器的设计和安装原理、技术思路、作业步骤和过程、数据效果等方面阐述如何在星载雷达干涉测量技术中设计角反射器.为研究有关角反射器的设计提供一种思路.     

利用Voronoi图的城乡居民点布局优化研究

本文综合考虑居民点现状布局及相邻居民点间相互影响,以山西省晋城市为例,应用Voronoi图理论,依据熵值、聚类指数、标准差3个测度组合,将晋城市居民点划分为4种整理类型并绘制城乡用地布局等级图,结合2020年晋城市居民点用地规模预测值,进行晋城市居民点布局优化。结果显示,考虑居民点布局现状,利用Voronoi图理论及其聚合形态测度检验,为城乡居民点布局优化方案的提出提供了空间理论依据,是布局优化的直观方法。     

附带星历参数的星载合成孔径雷达影像自动配准算法

Fourier-Mellin不变性对称相位匹配滤波器,即symmetric phase-only matched flitering of fourier-mellin invariant(SPOMF-FMI)能解决影像配准的平移、旋转和放缩几何变换问题;然而,该方法在实际应用中具有局限性,包括图像几何尺度和图像非线性几何畸变处理能力.为了克服上述缺陷,提出了一种附带星载参数的星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像自动配准算法.该方法采用由粗到精匹配策略,由距离-多普勒影像粗匹配和改进SPOMF-FMI影像精匹配组成.使用Radarsat-1和ENVISAT ASAR影像做实验,结果表明本方法在处理重复轨道或相同升、降轨星载SAR影像(即确保相似影像纹理测度)配准问题时,能达到子像素级的配准精度.     

利用雷达干涉时序分析方法研究地面沉降

天津地区因过度开采地下水导致地面沉降现象严重,对城市建设和发展产生了巨大的负面影响,因此科学分析其地面沉降机理及相关因素非常必要。本文以天津南郊为试验区,基于短基线集干涉技术实施地面沉降监测,并根据误差源的空间相关性采用干涉图的半变异值检测误差是否有效剔除,实现了短基线集处理结果的内部验证,减少了对水准结果检校的依赖。结果表明,相对于比较稳定的天津城区,天津南郊出现了大面积的沉降漏斗。最后结合水文地质数据分析了地面沉降区域与地下水系关联。     

干涉合成孔径雷达（INSAR）复图像配准方法

合成孔径雷达干涉测量技术是使用图像中的相位信息来提取高精度的数字地面高程模型。精确的图像配准是合成孔径雷达干涉技术提取数字高程模型的关键步骤之一，配准质量将直接影响提取的地面高程的精度。配准按照其精度分为粗配准和精配准。文中采用基于幅度互相关函数法完成图像的粗配准。在粗配准的基础上，使用最小二乘配准算法进一步提高配准的精度。实际数据处理表明，配准精度能够满足INSAR数据处理的要求。     

干涉合成孔径雷达(INSAR)复图像配准方法

合成孔径雷达干涉测量技术是使用图像中的相位信息来提取高精度的数字地面高程模型.精确的图像配准是合成孔径雷达干涉技术提取数字高程模型的关键步骤之一,配准质量将直接影响提取的地面高程的精度.配准按照其精度分为粗配准和精配准.文中采用基于幅度互相关函数法完成图像的粗配准,在粗配准的基础上,使用最小二乘配准算法进一步提高配准的精度.实际数据处理表明,配准精度能够满足INSAR数据处理的要求.     

利用元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成

提出了基于元胞自动机和遗传算法的Voronoi图生成算法,该方法通过遗传算法的全局最优搜索特性寻求潜力点,在此基础上利用元胞自动机的规则扩散衍变及并行特征生成Voronoi图,有效克服了传统方法的诸多缺点,可以得到更为广泛的应用。     

利用质心Voronoi图对地形自适应简化的算法

地形简化算法利用少量有效的地形信息表达整体地形,能很好地解决海量地形数据与计算机硬件之间的矛盾,同时满足多尺度地形应用需求。针对现有地形简化算法难以兼顾局部地形起伏与地形整体特征的问题,提出一种基于质心Voronoi图的地形自适应简化算法。首先,利用质心Voronoi图的特点,以地形起伏度作为密度函数生成质心Voronoi图;然后,利用分布在地形起伏较大区域的质心Voronoi图种子点及大多分布在地形特征线上的Voronoi区域顶点重构地形;最后,通过原始地形与重构地形的特征线验证地形简化的效果,并与三维道格拉斯-普克（3D DouglasPeucker,3D DP）算法进行精度对比。实验结果表明,从简化地形中提取的山脊线、山谷线、等高线等地形特征线与原始地形的重叠度均较高,算法能较好地保持地形整体特征;且在相同的简化级别下,算法的简化误差小于3D DP算法,具有较高的地形简化精度。