极化雷达目标分解方法用于岩性分类

雷达遥感中地表不同岩石类别的后向散射一般判别不大,因此以散射幅度为主要探测因子常规雷达遥感数据不利于岩性分类。极化雷达以散射矩阵或Ｓｔｏｋｅｓ短阵的形式,记录了更多的地物回波信息。信息源的增多,有利于提高岩性分类的精度。但是,由于不同极化状态回波信号之间的关性,极化数据不可避免地产生数据冗余,反而增大了岩性分类的误差。     

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。     

利用极化目标分解和WMRF的全极化SAR图像分类方法

提出了一种新的全极化SAR图像非监督分类方法,该方法将H/Alpha/A分解与马尔科夫随机场(Morkov rondom field,MRF)相结合。首先,根据地物的散射机制进行H/Alpha/A分解得到初始分类;然后,由基于Wishart分布的最大似然法迭代聚类更新分类结果;最后,结合WMRF(Wishart Markov randomfield)方法,由迭代条件模型法求取最大后验准则下的分割结果。NASA/JPL实验室的数据结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。     

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。     

全极化SAR数据在地表覆盖/利用监测中的应用

SIR-C/X-SAR是运行在地球轨道上的第一个多波段(L、C、X)全极化(HH、VV、VH和HV)成像雷达系统,该系统具有极化测量和干涉测量功能。全极化雷达测量每一个像元的全散射矩阵,所获取的信息非常丰富。但是,由于这些极化合成图像具有较高的相关性,导致了图像信息提取精度的降低。本文基于新疆和田地区的SIR-CL波段全极化雷达数据,利用全散射矩阵的特点合成了HH-VV极化相关图像、极化度图像、目标增强图像和相位差图像。这些图像相关性小,地表覆盖信息丰富,提高了全极化SAR数据在实验区信息提取的准确度。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

基于极化分解的极化特征参数提取与应用

基于极化分解原理,获取了描述地物散射机制的特征参数,并组合成一些特征指数,如雷达植被指数等。这些特征指数具有反映体散射信息的能力,从而可间接获取植被长势、疏密程度及分布区域等信息。实验选择了鄱阳湖区Radarsat-2全极化数据,结合野外采集的样本数据,在分析该区植被特征的基础上,对不同特征参数进行了对比分析,对雷达植被指数与实地测量样本的生物量参数进行了相关分析。实验结果表明:文中给出的4种特征参数对植被引起的随机散射的描述总体趋势是一致的,但随着植被覆盖密度的增大,不同特征指数具有一定的差异,其中雷达植被指数最为准确,适用动态范围最大,并且与湿地植被生物量具有较高的线性相关性,可以定量地反映研究区的植被疏密及生物量差异信息。     

多时相全极化SAR数据融合方法与土地覆盖分类研究

结合多时相和全极化SAR数据在地表覆盖分类中的优势,通过融合多时相全极化SAR数据,降低雷达图像上斑点噪声的影响,开展土地覆盖分类研究。以贵州扎佐林场大约12 km×17 km的区域为研究区,使用6个不同时期的RADARSAT-2全极化数据进行地表覆盖分类研究。研究结果表明:不同地物的后向散射机制有很大区别,且对应的后向散射系数随时间的变化规律也各不相同;该方法能有效区分人工建筑、森林、农田和水体等地物,斑点噪声得到有效抑制,图像质量,特别是视觉效果大为改善。     

目标分解技术在植被覆盖条件下土壤水分计算中的应用

目标分解技术利用协方差距阵的特征值和特征矢量，将极化雷达后向散射测量值分解为单向散射，双向散射和交叉极化散射三个分量，并建立了植被覆盖地表的一阶物理离散散射模型。通过分解的各分量与该模型的比较，建立重轨极化雷达测量数据估算土壤水分的方法，采用Washita‘92实验区多时相全极化L波段JPL/AIRSAR图像雷达测量数据，利用分解的散射测量值，我们评估了在同一入射角，单频（L波段），多路条件下，分解理论在进行土壤水分估计时减少植被影响的能力。结果表明利用目标分解理论和重轨极化雷达数据可以估算植被覆盖区域土壤水分的变化情况。     

利用全极化SAR数据去方位向模糊的舰船目标检测方法

在SAR成像过程中,利用目标相对于雷达运动的多普勒频率进行方位向压缩来提高方位向分辨率。对于海面舰船目标,往往由于SAR发射的脉冲重复频率过低,回波信号的多普勒频率欠采样,引起高亮度的方位向模糊噪声,产生虚假目标。若直接利用传统CFAR、子孔径相干等目标检测算法,会把方位向模糊引起的虚假目标误判为舰船目标,降低了舰船目标的检测精度。针对SAR影像方位向模糊现象,提出一种利用全极化SAR数据的舰船目标检测算法,其利用H-A-Alpha分解得到的第三散射机制,结合方位向全极化子孔径相干,消除了方位向模糊噪声对舰船目标检测的影响,提高了舰船目标的目标杂波比。通过采用日本玉野Kojimawan港口附近的C波段AIRSAR全极化数据进行试验,验证了该算法能消除SAR方位向模糊,降低虚警率,提高舰船目标的检测精度。     

Consistency Analysis of Subsurface Fracture Characterization Using Different Polarimetry Techniques by a Borehole Radar

We present a fully polarimetric borehole radar in conjunction with radar polarimetry, Pauli decomposition, and H-alpha decomposition techniques to carry out physical characterization of subsurface fractures. Further tests are needed to validate the applicability of radar polarimetry analysis for physical characterization of subsurface targets. Toward this goal, we present the implementation of two other decomposition techniques, namely: (1) the Durden-Freeman decomposition and (2) polarimetric anisotropy parameter methods, in the context of previous research and examine the consistency of results using various polarimetric decomposition techniques. While results from the radar polarimetry decomposition were found to depend greatly upon the kind of physical or mathematical models, these techniques seem to provide comparable performances in terms of fracture characterization and classification.     

基于信号分解的时频分析方法在高频地波雷达目标监测中的应用研究

假设目标的速度在相干积累时间内是时变的,而目标的加速度在相干积累时间内是不变的,分析了在这种假设情况下回波信号的处理模型。在比较传统的STFT(short-time Fourier transform)和WVD(Wigner-Villedistribution)等常用时频分析方法的基础上,提出了一种基于信号分解的时频分析方法。该方法既可避免STFT方法的时间和频率分辨率不能同时提高的不足,又可成功解决WVD交叉项干扰的问题,并通过实测数据验证了本文所提方法的正确性。     

雷达干涉测量中基线估计常用方法分析

基线是合成孔径雷达干涉测量中的一个重要参数,其长度与倾角的微小变化都会引起地形高度的误差,因此,基线估计是InSAR数据处理中至关重要的环节。针对当前InSAR基线估计中存在的诸多问题,本文先推导了基线与InSAR定位误差的关系,进而分析了研究基线估计的必要性,总结了当前基线估计的常用方法,指出了各类方法的优缺点及适用性,最后,基于基线估计的技术难点,探讨了其相关研究热点与发展趋势。     

基于粒子滤波的雷达弱目标检测前跟踪

检测前跟踪(TBD)是在低信噪比下检测跟踪及定位目标的一种实用的技术,粒子滤波(PF)在处理非线性、非高斯的跟踪问题有独特优势。介绍了粒子滤波技术和检测前跟踪技术,给出了基于粒子滤波的检测前跟踪(PF-TBD)的算法模型,通过MATLAB仿真分析了PF-TBD算法在各种信噪比下检测性能和跟踪性能。     

视频星运动目标检测方法的对比和分析

视频卫星可提供大尺度运动场景的实时监控,而运动目标检测是其应用的核心问题。本文设计并实现了目前3种主流的运动目标检测方法,以路面交通监控视频和卫星视频为应用背景,详细探讨了3种方法在检测精度、实时性和运动目标完整性等方面的优缺点和适用条件。实验表明:混合高斯模型方法在多目标复杂背景下,表现出较强的适应性。粒子滤波法具有抗灰尘噪声干扰特性,运动目标边缘保持较好。     

Reduced-Dimensional Processing for Ground Moving Target Detection in Distributed Space-Based Radar

With multisatellite radar systems, several additional features are achieved: multistatic observation, interferometry, ground moving target indication (GMTI). In this letter, a new reduced-dimensional method based on joint pixels sum-difference (Sigma-Delta) data for clutter rejection and GMTI is proposed. The reduced-dimensional joint pixels Sigma-Delta data are obtained by the orthogonal projection of the joint pixels data of different synthetic aperture radar (SAR) images generated by a multisatellite radar system. In the sense of statistic expectation, the joint pixels Sigma-Delta data contain the common and different information among SAR images. Then, the objective of clutter cancellation and GMTI can be achieved by adaptive processing. Simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method even with clutter fluctuation and image coregistration errors     

一种基于GPS信号的外辐射源雷达目标定位研究

利用GPS直达波方位角和俯仰角、目标反射波方位角和俯仰角来得到直达波与反射波之间的夹角。通过直达波到达雷达所用时间、直达波与反射波到达时间差以及直达波与反射波之间的夹角,可以得到目标与雷达之间的距离。用反射波的俯仰角和目标与雷达间的距离即可得到目标的坐标值。仿真了各种变量误差对目标与雷达间距离的影响。结果表明：若能把直达波和目标反射波角度测量误差以及信号时延误差控制在合理的范围内,该方法可以实现对雷达目标的有效定位。     

基于LM算法的机载LiDAR全波形数据分解研究

全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。