基于Membrane MRF模型的SAR图像贝叶斯去斑

SAR图像可以看作是真实反映地物后向散射特性的无噪图像与相干斑噪声的乘积,通过贝叶斯估计从图像观测值估计出图像真值即可去除相干斑.而贝叶斯去斑的关键在于建立能与SAR图像特性相匹配的先验信息模型.用MembraneMRF模型对先验信息建模,克服了以往所用GMRF模型对参数估计十分敏感的问题,并通过对该模型邻域结构的自适应调整来分类处理处于匀质区域和含结构特征区域的像元,在有效抑制相干斑的同时较好地保持图像的结构特征.仿真和实际SAR图像数据的实验结果,验证了所提方法的有效性.     

基于图像特征的星载SAR图像模拟研究

SAR图像模拟技术被广泛应用于SAR系统的设计和验证、SAR图像的正射纠正、雷达图像解译和目标识别等。随着星载SAR的发展,必然面临着对星载SAR图像模拟的大量需求。本文首先从SAR图像的几何特征和辐射特征出发,探讨了SAR图像模拟技术的原理,分析了RD（Rang Doppler）模型,后向散射模型和斑噪模型。在传统RD模型的基础上,根据不同地形特征（起伏地形和平坦地形）考虑不同的后向散射模型。特别强调了在平坦地形情况下,需要地物分类数据的参与,并利用Ulaby和Dobson的后向散射模型。另外,在SAR图像统计特征的基础上,进行SAR图像的乘性噪声模拟,可以满足更逼真的SAR场景需求。然后,给出了图像模拟的算法流程,并对关键步骤的算法做了分析。最后,在实现基于图像特征的星载SAR图像场景模拟算法的基础上,选择新疆窝依牙地区和天津地区分别进行起伏地形和平坦地形的模拟试验,实验结果证明了本文模拟算法的有效性。     

SAR影像的几何精纠正

SAR影像几何纠正中的一个重要问题是建立其构像模型。在阐述F．Leberl模型的基本原理和方法的基础上，针对星载SAR成像处理过程中多普勒中心频率不为零的现象，采用多项式拟和多普勒中心频率的方法，修正零多普勒条件方程，建立起既适合星载又适合机载SAR传感器的F．Leberl构像模型。机载和星载SAR影像的实验结果表明，文中提出的改进算法能显著地提高F．Leberl模型对星载SAR影像的定位精度，同时也适合于对机载SAR数据的处理，并且解算过程稳定，收敛很快，精度较高。     

基于联合稀疏模型的高分辨率SAR与光学遥感影像融合研究

遥感影像融合技术能通过综合不同卫星传感器获取影像互补信息达到对地物进行提取的效果。针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与光学影像融合的光谱扭曲和空间细节信息丢失问题,提出一种基于联合稀疏模型的高分辨率SAR与光学影像融合方法。该方法借鉴信号联合稀疏表示思想,假定SAR与光学影像均可由共有和专有稀疏表示部分组成,分别对应影像冗余信息中的有效部分与影像互补信息:其中共有部分用离散余弦字典表示,专有部分用离散余弦字典和学习字典组成的混合字典表示。在求解出融合影像在联合稀疏模型下的稀疏系数之后重建出融合影像。实验结果表明,该方法能同时保持高分辨率SAR影像空间细节信息和光学影像光谱信息,提高了高分辨率SAR与光学遥感影像的融合效果。     

利用SAR图像计算内波深度和振幅的可行性研究

根据星载合成孔径雷达(SAR)内波成像机理,建立了包括KdV方程、作用量谱平衡方程和Bragg散射模型在内的内波深度和振幅探测模型,更为严谨地推导出用SAR图像计算内波深度的方法,并首次推导出内波振幅的计算方法.利用该方法对台湾东北部海域的两幅ERS-1 SAR内波图像进行了实例研究,结果表明,该方法是合理且可行的.     

SAR图像对地定位的严密共线方程模型

SAR图像对地定位是解决SAR遥感信息在哪里的根本问题,它是遥感应用和处理的重要步骤。作者在分析现有几种SAR图像对地定位模型的基础上,根据SAR成像的严格几何关系导出SAR图像对地定位的严密共线方程模型。首先根据斜距图像的近地点斜距和远地点斜距推导中心投影等效焦距的计算公式,然后详细推导并给出斜距图像转化成严密中心投影图像时涉及的图像改化公式,最后根据实际星载SAR图像定位的精度对比,证明严密共线方程模型是可行的,而且其定位精度要明显优于传统的近似共线方程模型。     

SAR海洋内波表层流反演方法探讨

基于海洋内波SAR成像机理与M4S海面微波散射成像模型,提出SAR海洋内波表层流反演新方法。首先从SAR图像上获得内波剖面的海面后向散射强度,利用AH理论的线性近似关系得到猜测表层流,通过海面微波散射成像模型仿真海洋内波的SAR海面后向散射强度,利用二分法不断地修改风速和流速梯度等参数,使仿真信号最大程度的逼近实际SAR图像上的海面后向散射强度,输出最终海表层流。以中国南海海区3景海洋内波SAR图像为例,对该方法进行了探讨。结果表明,仿真的海洋内波SAR海面后向散射强度剖面和实际SAR图像上的信号剖面吻合,两者的相关系数达90%以上,说明该反演方法是收敛与可行的。     

基于F.Leberl改进模型的星载SAR影像精纠正

介绍SAR影像的F.Lebrl几何模型,分析星载条件下零多普勒条件不满足的原因,重点提出利用距离向像坐标ys的多项式拟合多普勒中心频率的方法修正零多普勒条件方程,建立星载SAR影像严格的F.Leberl模型,最后阐述利用改进的F.Leberl模型纠正SAR影像的具体步骤.ERS卫星影像的实验结果表明,提出的F.Leberl改进模型在检查点上可达到距离向2.1像素、方位向1.6像素的定位精度.     

基于双边结构张量的局部自适应图像超分辨率重建

利用超分辨率重建技术可以有效提高图像的空间分辨率,其中先验模型的选取尤为关键。在最大后验概率(MAP)的框架下引入双边结构张量测度,联合像素邻域4个方向的梯度算子提出一种局部自适应先验方法,构建图像超分辨率重建模型,并利用迭代重加权范数(iteratively reweighted norm)对其进行转换求解。基于标准的测试图像进行了实验,并将本方法与拉普拉斯先验、Huber-Markov先验以及BTV先验的重建结果进行对比,验证了该方法的有效性。     

极化方位角补偿信息支持下的植被参数反演

SAR图像中散射目标的散射矩阵受极化方位角(POA)的影响会改变散射体的散射特性,散射矩阵是极化干涉SAR (PolInSAR)估计不同极化状态下复相干性的基础。本文根据极化方位角产生机制,建立了多视情况下基于极化方位角补偿的极化干涉相干性估计模型,分析了极化方位角补偿对相干性估计方法和不同散射机制下相干性估计的影响程度,研究了基于三阶段法与极化方位角补偿的植被参数反演。利用L波段SIRC全极化SAR图像为实验数据验证极化方位角补偿对极化干涉相干性估计和植被参数反演的可行性。实验结果表明,极化方位角补偿能够改变不同极化状态相干性分布规律,提高相干直线拟合精度,改善植被参数反演的可靠性和合理性。     

SAR稀疏成像模型参数自适应选择

合成孔径雷达(SAR)稀疏成像模型中的参数选择对于SAR稀疏成像的性能有重要影响,也是当前SAR稀疏成像研究中的难点问题。已有参数选择方法普遍存在适用于个别模型或者运算量大的缺点。基于最大后验概率估计和贝叶斯推理,提出了一种无需额外先验信息的自适应参数选择方法,所有需要的参数都可从已知的数据中获取。通过推导得到模型参数与信号、噪声方差的关系,避免了对数据进行一系列的训练处理,因此极大地减小了计算量。仿真数据和实测数据处理表明,本文方法在实现了较为精确的参数优化选择的前提下,其计算量远低于贝叶斯信息论准则、L-曲线等已有参数选择方法。     

城区地表形变差分TomoSAR监测方法

压缩感知技术(CS)的差分TomoSAR技术解决了中高分辨率SAR数据在城区出现的叠掩问题,实现了城区地表形变信息的重构,但是该方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性,对具有这两种特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题,本文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(KRS-BCS),提出了一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质,将稀疏结构目标的差分TomoSAR问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题,然后对目标进行块稀疏的l1/l2范数最优化求解,最后通过理论分析和仿真试验对分辨能力和重构估计性能进行了定性和定量评价,仿真结果表明本文所采用的KRS-BCS方法不仅保持了高分辨率的优点,而且有效地降低了虚假目标出现的概率,大幅度提高了散射点准确重构概率,切实可行地解决了CS方法的不足。应用实例研究中,利用34景Envisat卫星ASAR时间序列影像对日本千叶县茂原市城区进行地表形变监测,并以一等水准点和实时测量的GPS站点观测数据作为参考形变结果进行验证,试验结果表明采用KRS-BCS方法反演的结果与参考形变结果保持了良好的一致性且形变速率整体偏差也较小,实现了较高精度的城区地表形变估计。     

基于解析字典的图像压缩方法

随着高分辨率图像采集技术的发展,采集图像的数据量大幅增加给图像的压缩、存储和传输带来了严重的挑战。近年来,压缩感知理论以能够通过少量观测信号高精度重建原始信号的优势给图像压缩带来了新的思路。目前压缩感知理论的研究主要集中于综合模型,然而综合模型下图像数据的稀疏表示却存在着计算量大、耗时长的问题。提出了基于解析字典的图像压缩模型。在分析综合模型字典学习方法的基础上介绍了解析模型字典学习的流程,然后详细分析了基于解析字典的图像压缩的总流程。以标准测试库自然图像为数据对模型的重构质量和系统耗时进行了分析,结果表明,本文所提模型在采样率相同的情况下,相对其他模型不仅能够缩短系统的耗时,也提高了图像重构的准确性。     

稀少控制下TerraSAR-X影像高精度直接定位方法

基于轨道数据的星载SAR影像直接地理定位技术是解决稀少控制条件下测图处理的重要手段之一,本文基于距离-多普勒(Range-Doppler,R-D)模型和地球物理模型,提出了一种由粗到精的TerraSAR影像直接地理定位方法.首先利用AIRGM算法对SAR影像目标进行粗定位,然后结合低分辨率DEM对SAR影像进行精定位,...     

稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法

几何定标采用地面控制点获取距离-多普勒模型中的精确几何参数,用于完成星载SAR影像高精度几何定位。但在广域范围内,特别是高山地区域,控制点极难获取。此外,传统定标方法仅面向单一平台SAR影像,尚不能实现多平台影像的联合几何定标。针对上述问题,本文提出一种基于稀少控制的多平台星载SAR联合几何定标方法。该方法从包含实测控制点的主影像出发,使用点位追踪算法获取主影像与从影像之间的连接点,并以连接点为桥梁逐级完成从影像的几何定标。本文采用京津冀地区南北向分布共计235 km的3景TerraSAR-X、3景TanDEM-X、5景高分三号影像进行联合几何定标试验,仅使用5个控制点即完成了所有影像的几何定标,并利用SF-3050星站差分GNSS接收机采集实测GPS点进行精度评价。结果表明使用稀少控制点定标后的TSX/TDX影像的几何定位精度优于3 m,GF-3影像的几何定位精度优于7.5 m,验证了该方法的有效性和正确性。     

地形引起的雷达辐射畸变及其校正

合成孔径雷达影像由于其侧视特点 ,存在着严重的地形引起的几何畸变及辐射畸变。辐射畸变不仅对 SAR辐射标定造成困难 ,而且严重影响了影像分类、土壤湿度信息提取、森林蓄积量信息提取等应用。本文将辐射畸变归结为面积效应和局部入射角效应 ,推导了散射面积归一化因子 ,以消除辐射畸变的面积效应。提出了一种以局部入射角的线性函数表达的后向散射模型 ,在此基础上 ,给出了消除局部入射角效应的校正函数。最后 ,以RADARSAT SAR影像进行地形辐射畸变校正的试验与分析     

单视SAR图像相干斑回波的特征分析与统计

高分辨率合成孔径雷达的相干斑是由雷达信号的干性引起的，并存在于所有相干图像中。根据SAR成橡机理，分析了产生的原因特征，给出了SAR相干斑的确切定义、统计方法。实验表明统计结果与传统方法相比更加精确。     

高分三号卫星全极化SAR影像九寨沟地震滑坡普查

基于光学遥感影像的区域滑坡普查易受云雾天气的影响,存在滑坡体调查不全面的问题,无法满足震后应急调查与恢复重建的需求。本文提出了一种极化SAR卫星数据滑坡普查方法,采用高分三号全极化SAR卫星影像数据,以九寨沟地震震区为实验区,在深入分析滑坡体和其他地物类型散射特征的基础上,融合极化特征、纹理特征和地形特征等多维特征信息,结合高分二号影像获取的训练样本,构建基于BP神经网络的全极化SAR数据滑坡自动识别模型,实现滑坡体的自动快速识别。与高分辨率光学影像与无人机航空影像目视解译结果相比较,总体识别精度为92.8%,Kappa系数为0.715,识别准确度满足地震应急实际应用的需求。研究成果可用于震区大区域滑坡体的普查,为后续开展无人机高分辨率影像滑坡体详查、灾后应急与景区恢复提供辅助信息支撑,并促进国产高分SAR卫星数据在防震减灾中的应用。     

组合图像模拟和精配准的星载SAR图像正射校正

本文给出了一种采用DEM模拟出的影像和星载合成孔径雷达(SAR)精配准策略的正射校正方法。首先根据DEM数据采用距离-多普勒模型和经验公式模拟出SAR图像,然后分别采用Harris算子和互信息匹配的方法提取模拟图像和实际SAR图像上的同名特征点,并根据这些特征点构建的不规则三角网(TIN)实现模拟SAR图像和实际SAR图像的精确配准。最后将星载SAR图像通过实际图像和模拟图像的精确配准关系以及模拟图像和DEM数据之间的对应关系校正到DEM所在的地理坐标中,实现SAR图像的正射校正。     

采用螺旋散射的SAR极化定标参考地物提取方法

极化合成孔径雷达观测系统获取的影像需要经过极化定标处理才能进行定量的分析与应用。当前的极化定标方案普遍采用分布式地物解算串扰和交叉极化通道不平衡误差,需要在定标前选取满足一定散射特征的分布式地物作为定标参考样本。利用螺旋散射的极化特征与分布特点,提出了一种新的极化定标参考地物自动提取方法。该方法根据极化目标分解构建螺旋散射比率特征,并采用自适应阈值分割方法自动提取地物样本。采用C波段机载极化雷达影像进行实验,结果表明,所提方法能够保持影像极化定标的准确性,并能提高极化定标的精度。