基于散射相似性参数的全极化合成孔径雷达船只检测

全极化合成孔径雷达(SAR)数据提供了丰富的散射信息,目前被广泛应用于海上船只目标的检测。本文首先利用一种方便有效的极化散射信息分析法-散射相似性参数统计分析了船只目标与海面的散射特性,重点分析了两者散射机制间的差异,并基于该差异提出了一个新的全极化SAR船只目标检测量(SSM),该检测量同时考虑了极化SAR数据的空间信息,有效提高了船海对比度。然后基于核密度估计提出了对检测量SSM的模型估计方法,结合恒虚警率(CFAR)检测方法实现了对船只目标的检测。利用RADARSAT-2全极化数据对本文的方法进行验证,并与典型的极化SAR船只目标检测方法比较,实验结果表明了本文方法对船只目标检测的有效性。     

全极化SAR图像中溢油极化特征研究

相比于单极化SAR图像,全极化SAR图像不仅能体现海面目标的几何特征、后向散射特征,还能体现目标的极化特征。因此,在溢油检测方面,极化SAR更具优势。特征提取作为溢油检测的关键步骤,直接影响到溢油检测的精度。在本文中,我们分析了全极化SAR图像中海面溢油的极化特征,如极化散射熵、平均散射角等。并提出了新的极化特征P,该特征参数能够反映海面目标电磁散射过程中布拉格散射机制和镜面散射机制的比例。为了研究极化特征溢油检测的能力,本文基于SIR-C/X-SAR和Radarsat-2全极化SAR图像开展了相关实验,并对比分析了溢油的多种极化特征。实验结果显示,在中低风速情况下,C波段溢油探测效果优于L波段;本文提出的极化特征P对海面散射机制敏感;基准高度和特征参数P在C波段比其他极化特征更适于溢油检测。     

一种新的用于极化SAR图像船只检测的散射相似性测度

本文提出了一种新的用于极化合成孔径雷达（SAR）海上船只目标检测的测度。首先利用散射相似性参数研究船只与海杂波散射机制的差异。基于这些差异,提出了一种新的船只检测测度,该测度能够有效区分船只目标和海杂波。然后提出了利用核密度估计（KDE）方法对该测度进行建模的方法。基于统计模型,实现了自适应恒虚警率（CFAR）的检测方案。本文利用多景C波段RADARSAT-2极化SAR（Pol-SAR）数据上进行实验,系统分析了所提出测度的海杂波拟合性能与船只检测性能,并与两个经典的极化测度进行了比较,实验和比较结果证明了所提的测度的可行性。     

雷达波段对多极化SAR海面溢油检测极化特征参数的影响

多极化SAR数据海面溢油检测研究日益受到重视。本文研究不同波段极化SAR数据的海面溢油检测能力,为最大程度减小观测条件、环境因素等的影响,选取准同步获取的SIR-C/X多极化SAR数据。针对海面油膜、生物油膜和低风区疑似溢油现象,研究L波段和C波段的共极化相位差、一致性系数、极化熵、各向异性和平均散射角等极化特征对海面油膜以及不同海面暗斑现象的检测能力。研究结果表明:在海面溢油检测以及探测不同暗斑现象间差异方面,C波段总体优于L波段;L波段,极化分解特征各向异性参数优于共极化相位差和一致性系数;C波段,共极化相位差、一致性系数特征优于极化分解特征各向异性和极化熵,结合平均散射角特征有助于滤除生物油膜和低风区。     

基于简缩极化SAR的溢油检测与分类方法

针对简缩极化SAR在海上溢油的检测与分类应用开展研究,利用欧式距离全面分析了简缩极化SAR的36种极化特征在溢油检测与油膜分类中的性能,发现简缩极化特征中的奇次散射系数的溢油检测性能最好,简缩极化熵的疑似溢油鉴别性能最好.在此基础上,提出了结合二叉树原理的简缩极化SAR溢油检测与油膜分类算法,并分析了RADARSAT-...     

基于结构特征的SAR船只类型识别能力分析

1 引言 SAR是船只探测的有效手段,利用SAR影像不仅可以检测船只目标,而且还可以提取船只的长度、宽度以及航速、航向等信息.随着星载SAR空间分辨率的提高,使基于星载SAR影像的船只类型识别成为可能.利用星载SAR可以检测出大面积范围内的船只和初步识别其类型.     

基于极化SAR数据的海浪信息反演

基于C波段极化AIRSAR数据,采用性能较好、计算简便的圆极化法提取极化方位角,利用极化SAR数据的反演算法反演海浪参数。将反演的海浪参数与NDBC浮标测得数据进行比对,结果显示两者反演海浪参数较为一致,精度符合海浪观测要求。同时,对海岸岬角在海浪传播过程中的折射作用进行了分析,发现海浪由开放水域向近岸浅水域传播过程中受到海岸岬角折射影响较大,结果符合近岸海浪传播特征。     

基于GA-WNN的极化SAR海洋溢油检测方法研究

海洋溢油对海洋生态和人类生活带来严重的影响。由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时全天候的工作能力,在海洋溢油检测中发挥重要作用。目前,极化SAR是SAR探测技术的先进手段。本文利用6个极化特征进行溢油检测,通过对比分析这些特征对不同溢油的检测能力,得出单一极化特征在溢油检测中存在不足。通过J-M特征优选方法,提取出溢油检测识别度较高的特征影像,并利用遗传算法优化的小波神经网络(Genetic Algorithm-Wavelet Neural Network,GA-WNN)进行溢油检测。利用2套Radarsat-2全极化数据进行了方法验证,结果表明,该方法优于其他检测方法,溢油检测精度分别达到90.31%和95.42%。     

SAR极化特征图像与σ0图像的海洋内波可视性对比

利用ALOS PALSAR全极化SAR内波图像,对比分析了SAR海洋内波在11种极化特征与后向散射系数(σ⁰) 图像中的可视性。在提取的SAR极化特征图像中,Lambda值的内波特征最为明显,极化熵和极化角次之。与σ⁰图像相比,Lambda值的内波可视性优于同极化的σ⁰图像;对于极化熵和极化角,沿距离向传播的内波可视性优于同极化的σ⁰图像,沿方位向传播的内波可视性略差于同极化的σ⁰图像,两者均优于交叉极化的σ⁰图像。HH/VV极化比、归一化圆极化系数和Bata值的内波特征较弱;HH/HV极化比、VV/VH极化比、Gamma值、Delta值和各向异性指数的内波图像均不清晰,无法识别内波。     

基于极化特征SERD的SAR溢油检测

与单极化SAR(Synthetic Aperture Radar)相比,全极化SAR图像中不仅包含散射目标的几何特征和后向散射特征,还包含散射目标的极化特征。因此,基于极化特征的SAR图像分类能够更全面地描述海面目标的物理特性。单次反射特征值相对差异度(Single Bounce Eigenvalue Relative Difference,SERD)能够比较单次散射机制的相对大小,并且可以反映散射表面的粗糙度情况。而海面油膜的存在抑制了海面的短重力波和毛细波,改变了海表面的粗糙度。基于此,本文将SERD应用到海面溢油检测中。利用两景Radarsat-2全极化SAR数据对比分析了SERD与极化散射熵的溢油检测效果,实验发现:(1)SERD能够较好地区分溢油与海水。(2)对原油而言,SERD的油水对比度与极化散射熵的油水对比度在数值上差异较小;对生物油膜而言,SERD的油水对比度在数值上远小于极化散射熵。利用这一特性,SERD在区分生物油膜与原油方面更具优势。     

基于双阶段特征匹配的非同源SAR船只跟踪方法

开展星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)船只匹配跟踪研究是海上船只监测的重要内容,对提升海上目标监测管控能力有重要意义.当前利用SAR卫星进行船只目标匹配跟踪时,由于船只目标尺寸小且船只目标的运动会在SAR图像中产生几何畸变,导致船只目标在SAR图像中难以准确实现匹配跟踪.基于此...     

海上船只目标多角度成像技术

将斜视滑动聚束合成孔径雷达(SAR)应用于海上船只目标的成像。利用斜视角的变化,斜视滑动聚束SAR可高频次地得到同一船只在不同斜视角下的多幅高分辨率微波图像,有利于船只目标的分类与识别。将斜视滑动聚束SAR高效成像算法与船只目标逆合成孔径雷达(ISAR)重聚焦算法相结合,针对计算机仿真数据开展了成像处理实验,取得了较好的成像效果,验证了斜视滑动聚束SAR应用于船只目标成像时可高频次地获得多幅高分辨率图像的独特优势。     

基于极化参数的SVM海上溢油识别

溢油对海洋环境造成的危害越来越大,及早发现对于减灾防灾具有重要意义。目前,运用极化SAR进行溢油探测已成为遥感监测的一个重要方面,本文基于SIR-C数据,开展极化SAR的溢油监测,提取极化参数熵H,散射角α和反熵A,运用SVM监督分类方法,进行溢油信息提取。结果表明,基于SVM的分类精度要强于基于H-α分类的分类结果。     

机载小型SAR研发与海洋溢油监测试验研究

基于海上溢油监测需求,自主研发了小型合成孔径雷达(SAR),并基于机载平台开展海上监测试验,进行应用测试。研发的小型SAR工作在C波段,极化方式为VV,质量24kg,可搭载于有人或无人飞行器,对较大面积海域进行实时连续成像,在获取设定分辨率的SAR实时影像的同时,完整记录原始回波信息,可进一步地面处理生成精细影像。2015年8—9月在山东烟台威海近海海域开展了机载小型SAR海洋监测试验,获取了海上目标包括平台、船只、浮筏和海上疑似油膜现象的SAR影像,成像良好。海上试验研究表明,小型SAR可以提供高质量的海面SAR影像数据,为海面目标及油膜的实时监测提供有利支持。     

灰度共生矩阵纹理特征对SAR海冰漂移监测的增强性能研究

海冰漂移监测对气候变化分析、船只航行、海上石油平台等海上活动安全作业具有重要意义。当前主流的SAR海冰漂移监测方法多是基于SAR灰度图开展的,其受噪声、环境等因素的影响较大,导致其在海冰漂移探测时,特征失配率高,匹配正确率低。针对这一问题,本文尝试利用SAR海冰纹理特征来增强海冰漂移探测性能。首先对比分析了8种纹理特征对海冰漂移探测中特征匹配的增强性能,筛选出能够有效增强特征匹配性能的最优纹理特征;其次进一步分析了海冰类型、入射角和分辨率对基于纹理特征的海冰漂移探测性能增强的影响。实验结果表明,均值是最优的纹理特征,与SAR强度图相比,特征匹配正确率提高了约7%。     

基于G0分布的高海况SAR船只目标检测方法

高海况条件下船只目标检测一直是SAR船只检测的难点之一,选用何种分布来精确描述强海杂波对目标检测效果有重要影响.文章将常用于陆地城区SAR图像建模的G0分布应用于高海况条件下杂波建模,分析了G0分布对不同星载SAR数据的建模效果,验证了其用于海面杂波拟合的适应性,得出G0分布对极不均匀区域海杂波建模能力要优于常用分布;...     

基于全极化UAVSAR图像的海浪斜率反演方法研究

利用L波段Uninhabited Aerial Vehicle Synthetic Aperture Radar(UAVSAR)全极化数据,对成像海域海浪斜率的反演进行了研究。其中,沿SAR图像方位向海浪斜率是通过Krogager分解右旋和左旋圆极化相位差方程所提取的极化方向角,并利用该极化方向角的偏移量进行求解。而在求解海浪沿距离向的斜率的过程中,本文则选取了平均散射角(α角)、一致性参数、极化相干矩阵对角元素T22/T11、同极化比四种极化特征参数,并基于Bragg共振散射模型,对这四种极化特征参数的近似表达式进行了理论推导,通过分析发现这四种极化参数都是入射角的单调函数,从而使得利用这四种极化参数拟合求解距离向海浪斜率成为可能。本文中选取37景UAVSAR海浪图像,采用极化方向角及其他四种极化参数分别对海浪方位向和距离向斜率进行了拟合反演,并通过反演所得海浪斜率谱进一步计算出感兴趣海域海浪的波长、周期、传播方向、斜率均方根、有效波高等参数,将所得结果与National Data Buoy Center(NDBC)提供的浮标数据进行了对比。通过对反演结果进行统计分析发现:T22/T11、一致性参数的所得结果较好,同极化比次之,α角稍差;另外,从计算的复杂程度来说,T22/T11、一致性参数、同极化比较之α角简单,不需要复杂的极化分解。     

基于多特征多核学习的全极化SAR溢油提取方法

全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据具有丰富的极化信息,能够提取出大量异构性特征。核学习方法在解决小样本、高维特征分类问题上具有优势,但异构特征对不同核函数具有响应差异。本文利用一种引入先验标签的多核学习方法进行全极化SAR的溢油信息提取,即基于分析结果对特征集进行遴选与组合,分别在每个特征组合中训练得到一个预备层核函数,以新获取的预备层核函数作为新的底层核函数,对全部特征进行学习分类。通过提取与分析溢油和海水的统计特征、物理散射特征和纹理特征,建立溢油全极化SAR特征谱,并利用引入先验标签的多核学习分类器进行溢油提取实验。结果表明,该方法能够利用全极化SAR多维异构特征的互补特性有效提高溢油分类提取精度。     

基于SAR极化比和纹理特征的海面溢油识别方法

针对海洋表面SAR影像的特点,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征方法是提取海面溢油信息的常用方法,但实际海洋表面复杂的信息使得SAR图像上产生类似溢油现象的暗斑区域,这导致在利用纹理特征方法提取溢油信息时存在虚警率,降低了溢油信息的提取精度。基于RADARSAT-2 SAR四极化影像,本文提出基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法对海面油膜进行识别提取。结果显示,基于SAR极化比影像的纹理特征识别方法可以有效且准确地提取海面溢油信息,相比于VV极化影像的纹理特征识别方法,溢油监测过程中的虚警率降低了17.96%,溢油监测总体精度达到96.83%。     

基于星载SAR的海上溢油检测研究进展

基于大量有关星载SAR溢油检测研究和溢油微波散射特性研究文献的梳理和总结,回顾了星载SAR传感器的发展历程和海上溢油检测技术原理,重点总结了目前国内外基于单极化SAR数据、全极化SAR数据对溢油信息提取研究的进展,概述了溢油水面微波散射特性研究对SAR溢油检测研究的重要辅助作用及当前的研究成果,分别讨论了目前星载SAR溢油检测和溢油微波散射特性研究中存在的不足,并针对今后需解决的关键技术及发展方向进行简要分析。