一种改进人类视觉的SAR图像舰船检测方法

针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。     

一种基于卷积神经网络的SAR变化检测方法

为了降低合成孔径雷达(SAR)影像中相干斑对变化检测的影响、减少标注样本的人工成本,该文发展了一种联合分层模糊C均值聚类(FCM)与卷积神经网络的非监督SAR变化检测方法。首先,利用邻域均值比算子计算前后时相的差异图,并利用分层FCM将差异图非监督地初始分割为变化类、非变化类及待确定类别像素;然后,为解决非监督选取样本时出现的样本不均衡问题,提出一种频率不变降采样的数据抽样方法,选取高置信度的变化与非变化样本用于网络训练;最后,利用训练完成的神经网络对待确定类别像素进行分类,得到最终变化结果。采用真实SAR影像数据进行实验。结果表明,该文方法方便有效,具有较高的检测精度。     

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,...     

考虑植被红边信息的多时相Sentinel-2大范围冬小麦提取研究

冬小麦是中国的主要粮食作物且种植面积年际变化较大,及时准确掌握冬小麦种植面积变化有利于国家和相关部门科学决策。遥感技术是获取大范围冬小麦种植面积数据的最有效手段。前期研究多利用多时相中低分辨率影像（如MODIS）的归一化植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）开展大范围冬小麦种植区提取,因分辨率低导致精度难以令人满意。Sentinel-2卫星是唯一能获取3个红边波段影像的米级分辨率传感器,但应用其红边波段进行大范围冬小麦提取的研究几乎没有。本文分析了红边位置指数REPI（Red-Edge Position Index）与NDVI各自在冬小麦提取中的优势,并基于冬小麦物候特征与JM距离研究关键时相,提出一种综合多时相Sentinel-2 PERI、NDVI的大范围冬小麦提取方法,将其应用于2020年京津冀地区的冬小麦种植区提取,冬小麦总面积提取误差为-2.57%。提取结果与Google Earth高分辨率光学影像的解译结果进行比较,总体精度为94.24%,Kappa系数为0.88,相较于已有大范围冬小麦提取研究精度有明显提升,表明了本文方法的有效性。     

机载双天线InSAR联合定标算法

为了提高InSAR获取DEM的精度,实际生产作业过程中每一架次均须飞临定标场,这就要求测绘人员需要多次布设角反射器.本文针对外业重复布设角反射器耗费时间和人力的问题,提出一种新的机载双天线InSAR联合干涉参数定标算法,实现了利用一次布设的控制点同时标定多架次干涉参数,减少了野外布设角反射器的工作量.该方法首先基于敏感度方程的定标方法选择适于机载双天线InSAR数据的干涉定标参数,其次将基于局部配准的配准方法和PSInSAR中PS点选取的方法首次引入高程连接点的选取中,实现了多架次同一场景的高程衔接.最后,根据控制点和连接点高程属性的差异,建立了不同的误差方程,组成联合定标模型,并利用中国测绘科学研究院的CASMSAR-X数据进行了联合定标试验,验证了该算法的正确性和有效性.     

融合卫星与地面数据研究京津冀地区弹性骨架储水系数

地下水的过量开采已经对京津冀平原地区的土层结构造成严重的破坏。本文旨在了解京津冀地区目前土层结构的健康状况，并对地下水的适宜取水位置提出建议。首先，利用GRACE-FO数据与MCTSB-InSAR技术，分别提取了2017—2019年的京津冀地区的地下水变化时序和沉降变化时序。然后，利用邻域平均方法，使得二者数据空间分辨率一致，并首次获得了京津冀地区2017、2018和2019年的弹性骨架储水系数图。最后，结合京津冀地区的地形地貌、土壤类型及各年内降雨和温度情况，对弹性骨架储水系数图进行了时空维度对比分析。研究发现，京津冀地区土层结构的平均情况正在逐渐变好，但是该地区东南方向土层结构还在继续恶化；京津冀西北地区的土层结构相对于东南地区更适合开采地下水。