基于小波变换的雷达与光学影像匹配算法研究

分析了实孔径雷达与ＣＣＤ传感器影像不同的成像特点,讨论了采用小波变换进行边缘检测、影像分解与重建、实现分层匹配的方法;同时,提出了多种匹配算法模式。经过试验,取得了良好的结果。     

雷达影像测图生产初探

本文通过雷达影像测图生产实践,探讨了雷达影像测图的基本生产流程,为雷达影像测图生产工作者提供参考。     

雷达影像测图生产初探

本文通过雷达影像测图生产实践,探讨了雷达影像测图的基本生产流程,为雷达影像测图生产工作者提供参考。     

SA R影像和光学影像梯度方向加权的快速匹配方法

针对SAR影像与光学影像之间存在显著的非线性灰度差异导致影像匹配困难的问题,本文提出了一种基于影像结构特性的快速匹配方法(SAR-to-optical fast matching algorithm,SOFM).传统基于影像灰度的匹配方法一般难以抵抗影像间的非线性灰度差异,而影像中的几何结构和形状特征在不同类型的影像之间较为稳定,因此本文综合利用影像的梯度幅值和梯度方向信息构建出一种能够有效表达影像结构的特征描述符—角度加权方向梯度(angular weighted orientated gradients,AWOG),随后基于模板匹配的策略,选择描述符之间的差值的平方和(sum of squared difference,SSD)建立用于匹配的相似性测度,并给出了在频率域中表达的影像匹配函数.基于SOFM方法建立了一套完整的影像匹配流程,随后选择多组影像进行匹配试验,结果表明,本文方法能够有效抵抗SAR影像与光学影像之间的非线性灰度差异,并且在匹配性能和匹配精度等方面都优于经典的基于影像灰度的匹配方法以及其他基于影像结构特性的匹配方法.     

全极化雷达数据目标分解方法应用研究

介绍全极化雷达影像数据处理和分析中常用的Pauli分解、特征值分解、Freeman-Durden三分量分解和Yamaguchi四分量分解方法的原理.利用RADARSAT-2拍摄的武汉地区全极化影像进行相关试验,并对试验结果进行分析,比较得出各种方法的特点.最后对如何更有效地使用各种分解方法进行探讨.     

目标分解的极化SAR影像分割算法

针对斑点噪声严重的高分辨率SAR数据开展智能化影像分割方法研究的不足,该文基于面向对象的思想和极化SAR目标分解理论,提出基于目标分解的面向对象SAR影像分割算法,实现了Pauli基分解分割、Krogager基分解分割、Freeman基分解分割这3种典型的SAR目标分解下的影像分割方法。实验结果表明:所提出的不同极化基下的分割算法取得的结果较为理想、精度高,且整体上具有一致性;对于不同类型的特定目标,Pauli基分解分割算法对道路等表面散射体分割效果较好,Freeman基分解分割算法则更有利于植被等体散射体的分割。     

深度学习在光学和SAR影像融合研究进展

遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以反映地物的光谱和空间信息,易于解译,但容易受到云雾干扰,造成信息丢失,将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补,能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾,包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作,重点阐述了卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)、生成式对抗网络GAN (Generative Adversarial Networks)等框架在光学和SAR影像融合中的进展;然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集,并做了简单介绍和说明;最后,从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。     

浅谈雷达图像与光学影像之间的差异

雷达图像作为一种主动式传感器所获取的图像,有别于人们熟悉的航空、航天摄影或者某种扫描仪所获取的反映地面信息的图像。由于2种类型的传感器存在着本质的差别,雷达图像和光学影像上所表现出的色调、纹理、阴影等特点形成了一定的差异。主要从2种图像的辐射特性、几何特性以及影像分辨率等方面进行对比,以便更深入理解雷达图像的特性。     

基于模糊算法的极化SAR影像分类

极化合成孔径雷达（POLSAR）由于其能对目标进行更为全面的极化信息的描述,已经成为SAR领域中最先进的传感器之一。本文对模糊集理论中的三种模糊聚类算法进行了系统全面的阐述,并重点研究了基于模糊可能性C均值算法（FPCM）的极化SAR非监督分类方法。     

关于实孔径雷达影像匹配定位问题

地面高程起伏对机载雷达成像定位影响较大,要实现飞行器的精确定位,必须修正地形起伏的影响。分析了雷达成像的几何关系及特点,分别从影像匹配定位和飞行器定位两方面探讨了地形起伏的影响,对地形起伏影响的修正方法进行了研究,提出了适于飞行器上实时处理的误差修正算法,并利用该方法对实验中获取的数据进行了改正,得到了满意的结果。     

InSAR复数影像配准方法探讨

复数影像配准是卫星合成孔径雷达干涉数据处理中的重要步骤之一,本文对目前影像配准最常用的方法进行了研究分析,提出了基于幅度影像的配准方案,并证明该方案配准精度高,适应能力强,运算效率高.     

Optimal fusion of optical and SAR high-resolution images for semiautomatic building detection

Building detection from different high-resolution aerial and satellite images has been a notable research topic in recent decades. The primary challenges are occlusions, shadows, different roof types, and similar spectral behavior of urban covers. Integration of different data sources is a solution to supplement the input feature space and improve the existing algorithms. Regarding the different nature and unique characteristics of optical and radar images, there are motivations for their fusion. This paper is aimed to identify an optimal fusion of radar and optical images to overcome their individual shortcomings and weaknesses. For this reason, panchromatic, multispectral, and radar images were first classified individually, and their strengths and weaknesses were evaluated. Different feature-level fusions of these data sets were then assessed followed by a decision-level fusion of their results. In both the feature and decision levels of integration, artificial neural networks were applied as the classifiers. Several post-processing methods using normalized different vegetation index, majority filter, and area filter were finally applied to the results. Overall accuracy of 92.8% and building detection accuracy of 89.1% confirmed the ability of the proposed fusion strategy of optical and radar images for building detection purposes.     

雷达图像中的转换构造信息及其应用

低序次断裂是地壳变形的直接产物，具有丰富的构造变形信息，经过转换的低序次构造。形式多样，图案复杂，是构造研究的重要对象，也是地表稳定性研究的重要基础。利用香港地区航空雷达图像资料，提取其中低序次构造的弱信息，建立转换变形模型，以分析区内不稳定地表的构造背景。区内北东向断裂是主要构造，其右行剪切形成一系列低序次R面，P面，R^1面构造，在雷达图像上表现为线性弱信息并且与微地貌发育有关。利用线性构造增强，提取技术和低序次构造组合分析方法，结合野外地质调查，确定马鞍山地区EW向的张性破裂是NE向张剪断裂的转换，是造成马鞍山滑坡的重要地质因素。     

基于纹理特征的SAR影像各拉丹冬冰川信息提取

冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。     

德国新型雷达遥感系统TerraSAR-X介绍

2007-06-15,德国雷达遥感卫星TerraSAR-X在俄罗斯位于Kazachstan的Baikonur发射中心发射成功。4d后,第一批雷达数据成功传回到位于德国Neustrelitz的德国遥感数据中心(DFD)。发射后8周,卫星系统已经完全正常运行,并传回了超过2 500幅雷达图像。第一批影像产品已经由DLR遥感信息处理研究所(IMF)制作完成。     

德国新型雷达遥感系统TerraSAR-X介绍

2007-06-15,德国雷达遥感卫星TerraSAR-X在俄罗斯位于Kazachstan的Baikonur发射中心发射成功.4d后,第一批雷达数据成功传回到位于德国Neustrelitz的德国遥感数据中心(DFD).发射后8周,卫星系统已经完全正常运行,并传回了超过2 500幅雷达图像.第一批影像产品已经由DLR遥感信息处理研究所(IMF)制作完成.     

全极化SAR数据的最大后验概率分类

结合后验概率对分类的影响和全极化SAR数据特点,提出了一种全极化SAR数据分类方法。首先将全极化SAR数据的协方差矩阵转换为9个服从正态分布的强度量;然后通过迭代分类计算类别出现的概率,对9个强度量进行基于最大后验概率的分类。以黑龙江省逊克县境内的一景ALOS PALSAR全极化数据为例,用该方法进行分类,总体精度和Kappa系数分别达到81.34%和0.84,优于传统的最大似然分类方法。     

星载合成孔径雷达回波数据仿真研究

本文对星载合成孔径雷达（SAR）图像仿真方法进行了研究,在分析并建立合成孔径雷达回波信号数学模型的基础上,提出了基于分布目标的SAR回波信号数据仿真,进而提出了一种与传统实现方法不同的SAR原始回波数据的生成方法,并用这种方法进行了初步的建模和仿真,验证了其有效性。     

结合分形理论和自适应图像块划分的遥感图像噪声估计

针对场景复杂的光学遥感图像中加性噪声估计问题,提出了一种结合分形理论和自适应图像块划分的噪声估计方法。区别于传统的基于规则图像块划分的噪声估计方法,本文提出了一种自适应于图像局部信息的图像块划分算法,更大程度地保证了自适应图像块内部的平滑性。结合基于分形理论的图像低粗糙度纹理区域选取和基于统计分析的图像噪声标准差计算,实现了光学遥感图像加性噪声强度的自动估计。利用资源三号卫星图像进行定量试验分析,试验结果表明本文方法可以有效地适用于不同复杂程度、不同噪声强度的光学遥感图像。同时,本文中低粗糙度纹理区域选取和自适应图像块划分的方法经过改进后,还可以应用于雷达图像中乘性噪声的估计。     

SAR主从影像的几何配准

对于SAR主影像(master)和从影像(slave)的几何配准,文中采用三次基本多项式与斜距-多普勒定位模型,解算出主影像中心像素点在从影像中的同名点,最后得出主从影像中心像素点的初级配准偏移量。本文以上海地区ERS-1影像数据为例,在Matlab环境下,对SAR主从影像的几何配准偏移量进行解算。实验结果表明,采用文中初级配准方法,初级配准相对精度可达到0.1%~0.9%。