一种综合多特征的全极化SAR建筑物分割模型

针对全极化SAR影像的特点以及传统分割方法存在的问题,提出了一种综合多特征(多种极化特征和形状特征)的全极化SAR建筑物分割模型。该模型采用分形网络演化算法及多元线性回归模型,构建综合多特征的建筑物分割模型。实验结果表明,该模型能够显著提高分割的精度,并且分割对象个数比较合理。     

相向飞行全极化SAR图像对建筑物的立体重构

用多方向飞行的全极化SAR图像可能提取特定三维目标的高度与位置信息,进而实现目标物的几何立体重构。全极化SAR图像数据与单极化SAR相比,可以选择多种极化组合数据,提供对于特定目标几何特征敏感的数据类型,通过多方向飞行SAR图像反演该目标或目标群的高度与位置信息。本文用两幅相向飞行的PI-SAR(日本机载极化与干涉SAR,X波段、1.5m分辨率)图像,提取日本仙台电视塔高度、日本东北大学建筑物群的立体重构。     

综合多特征的极化SAR图像建筑物U-Net分类方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像不同类型建筑物的区分问题,该文提出了一种基于U-Net的极化SAR图像建筑物分类方法。该方法将极化SAR数据的Pauli分解参数、规范化圆极化相关系数和G⁰统计纹理参数作为U-Net的输入,建立建筑物分类U-Net模型,同时考虑建筑物的高度和单体面积的情况下,将建筑物分为高层、中层、低层小面积、低层厂房类大面积建筑物4类。对武汉市城区GF-3极化SAR数据的各类建筑物分类精度均在80%以上,最高达94.2%。该方法与仅使用单类别特征的U-Net网络方法以及卷积神经网络方法相比,分类结果更完整、建筑边界更准确,也更适合于复杂中心城区的不同类型建筑物的分类。     

面向城市地物分类的L波段SAR影像极化特征提取与分析

针对ALOS PALSAR全极化数据提取了多种极化特征,分析其对人工地物、裸地、农田、林地、水体5种典型地物的提取能力。实验结果表明,利用全极化SAR影像提取的极化特征可以较好地区分城市典型地物类型,并且全极化数据的地物区分能力优于双极化数据。对于单一时相的数据分类结果而言,人工地物与其他非人工地物的极化特征差别最大,水体与林地也较容易区分,而裸地和农田容易混淆。     

一种综合多特征的全极化SAR图像分割方法

提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根据相干矩阵的Wishart分布假设构建对象间的统计特征相似性准则;制定对象合并过程中多特征的综合策略,通过极化特征增强及权重调整统一各类特征异质度的水平,最终建立全极化SAR图像多特征综合分割流程。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,地物边界分割准确,特别是对具有均质纹理的农田、水体等分割效果较好。     

基于目标分解及纹理信息的全极化SAR影像分类

全极化SAR影像含有丰富的特征信息,针对单一特征用于分类难以达到满意精度的问题,提出一种基于不同目标分解方法及纹理信息的SVM(Support Vector Machine,SVM)全极化SAR影像监督分类方法。结果表明,Cloude分解和Yamaguchi分解在极化特征信息提取时各有优势,且都优于Freeman分解效果;Cloude分解和Yamaguchi分解结合作为极化特征信息时,分类总体精度相对较高;纹理信息与极化特征信息在表现地物特性方面具有互补性,结合纹理信息后,分类总体精度提高了4.92%,为90.86%,Kappa系数为0.8754。     

基于Bayes决策的机载全极化SAR图像滑坡信息提取

将雷达遥感技术应用于滑坡灾害调查是地学应用的一个重要方向,特别是在多云多雨地区。由中国科学院电子学研究所研发的高效能机载SAR系统(high–performance airborne synthetic aperture Radar system,HASARS)具备X波段双基线干涉和P波段全极化观测的能力,是国内首家多频段多模式机载SAR系统。从多极化机载SAR数据的特征选择和信息提取等角度,评估了不同极化模式组合对滑坡信息提取精度的影响;并基于Bayes决策理论,提出了多极化SAR图像分类的特征选择方法。利用不同研究样区的特征选择结果提取了多个滑坡的范围,提取精度均在90%以上。HASARS的高空间分辨率及其获取的高精度DEM和P波段全极化观测,可以近实时、高精度地获取地表滑坡灾害专题信息,在滑坡等减灾救灾领域具有广阔的应用前景。     

结合纹理信息的极化SAR影像分类研究

结合Gabor小波、灰度共生矩阵和Fast ICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共生矩阵和Gabor小波提取影像纹理特征,利用Fast ICA算法对纹理特征进行降维分析;最后将降维后的纹理特征与强度特征结合,采用支持向量机分类器进行分类;采用北京地区Terra SAR-X影像对该方法进行实验,结果表明,纹理信息的引入使极化SAR影像分类精度得到提高。     

顾及特征优化的全极化SAR图像SVM分类

以支持向量数和相关性分析为评估依据,结合序列前进搜寻策略,本文提出一种顾及特征优化的改进SVM分类方法,并将其应用于全极化SAR图像监督分类。真实数据的实验结果表明,该方法不仅具有小样本情况下的良好泛化性能,而且能以更少的特征个数,在更广泛的SVM参数取值范围内获得更高的分类精度。     

利用改进三分量分解与Wishart分类的极化SAR图像建筑提取

本文针对基于Freeman分解的建筑提取方法存在的问题, 提出采用圆极化相关系数实现选择性去取向, 同时引入广义体散射模型, 构建面向建筑提取的改进三分量分解模型, 以准确分析地物的散射特性。在此基础上, 发展了一种综合利用改进三分量分解与Wishart迭代分类算法的极化SAR图像建筑提取方法。使用E-SAR全极化数据的试验结果表明, 本文方法能够有效减少建筑与植被的误分, 并提高建筑信息提取的准确性。     

多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。     

不依赖人工定标器的全极化SAR定标研究进展

极化定标是极化合成孔径雷达应用的前提。传统极化定标方法以地面布设的人工定标器为参考,通过极化畸变模型对系统误差进行求解与标定。然而,人工定标器价格昂贵、数量稀少,每次定标任务都需根据传感器过境方向、雷达视角等信息进行设备调整;此外,现代雷达系统工作波位多、入射角调节范围大,不同视角获取影像的定标参数也不相同,这对地面定标设备的布设精度、调整的时效性提出了更高要求。为了及时、快速地完成极化定标,如何以自然界中的某些特殊地物作为人工定标器的替代品来完成定标具有重大的科学价值。本文综述了近年来国内、外提出的不依赖人工定标器的SAR极化定标研究进展（即自主定标）。首先阐述了极化定标的基本流程与极化质量评价体系;然后对近年来高精度自主定标相关研究进行了梳理,根据技术特点将其分为基于自然地物约束的自主极化定标、基于似角反射器的自主极化定标两类,对不同算法适用性进行了分析;最后对未来的研究方向进行了展望。     

Wave directional spectrum from SAR imagery

Gaussian smoothed SAR image spectra have been evaluated from 512 x 512 pixel subscenes of image mode ERS-1 SAR scenes off Goa, Visakhapatnam, Paradeep and Portugal. The two recently acquired scenes off Portugal showed the signature of swell of wavelength ≈ 200m and internal waves of wavelength > 400m. Only internal waves of wavelength > 400m were seen in the scene off Goa observed on 11 March 1992. The scenes off Visakhapatnam and Paradeep did not show any wave like features, the latter appearing to be of “white noise” nature. There exists a 180° ambiguity in wave direction observed from radar imageries. Based on the method of Atanassov et al (1985), a computer program has been developed for the removal of the 180° ambiguity by using two images of the same area separated by a time interval which is small compared to the period of the dominant waves. The computer program has been successfully tested with computer simulated images.     

Open water detection from Baltic Sea ice Radarsat-1 SAR imagery

An algorithm for open water and sea ice discrimination for Radarsat-1 ScanSAR images is presented. The algorithm is based on segmentation and local synthetic aperture radar signal intensity autocorrelation. The algorithm performance is evaluated by comparing the results to operational digitized ice charts, in which the sea ice information is based on human interpretation of multiple data sources, including remote sensing data. The algorithm locates the open water of the digitized ice charts with about 90% accuracy.     

从SAR影像提取DEM的方法研究

SAR影像自动提取地形信息是雷达遥感研究的一个热门课题,迄今为止,从SAR影像提取DEM的方法可以归结为四类:雷达角度测量,雷达立体测量,雷达干涉测量和雷达极化测量。对这几种方法一一作介绍,着重阐述雷达干涉测量提取DEM技术的原理,并给出DEM提取流程及实例分析。     

从单幅雷达影像提取地面高程信息

对目前存在的两种从雷达影像提取地面高程信息的方法进行了分析和评述,提出了用雷达测角从单幅雷达影像来获得地面高程信息的方法。该方法通过对雷达成像模型的分析,采用兰伯特平面来模拟地表面,并以此建立起后向散射模型,在模型已有的数学关系基础上推导出每点的高程增量表达式。然后运用积分对得到的高程增量进行求和来计算地面高程信息。但这样直接得到的结果较为粗糙(主要受到雷达斑点噪声和方位向不连续性的干扰),因此又提出用多行多个方向积分来消除雷达斑点噪声干扰的方法。最后为了进一步改善结果,引进模拟退火算法来进一步进行后处理,得到了满意的效果。     

机载SAR影像时空模型重构因子及3D特征提取

时空模型有助于人们获取类似于真实世界的时间及空间信息 ,对于城市工程设计、灾害预防决策及军事应用具有重要意义。本文探讨了机载SAR影像重构时空模型的潜力及方法 ,研究了时空模型重构因子、基于机载SAR影像的建筑物、植被的三维提取 ,以及相应的机载SAR影像时空建模一般方法     

霍夫域极化相干性的雷达影像电力线检测

由于电力线作为一类特殊的线目标,其回波与雷达视角和极化方式密切相关,针对传统的线目标检测方法仅基于回波功率,直接用于电力线检测,由于目标信杂比低,结果虚警率较高的问题以及在极化合成孔径雷达影像中电力线可被看作偶极子,其极化特性明确的特点,该文通过理论分析电力线在影像中的极化特征,提出了一种基于Hough域同极化和交叉极化相干性的恒虚警率电力线自动检测方法,改善了电力线的检测效果。最后使用P波段机载极化SAR真实影像和模拟数据进行实验验证,结果表明此方法优于基于功率的Hough变换和滑动方向窗口估计相干性的检测方法。