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31.
刘欣  张继贤  赵争  马安东  王萍 《测绘科学》2016,41(4):139-143,164
机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。  相似文献   
32.
机载干涉SAR产生的未经地理编码的DEM有较高的相对高程精度,但因其是基于斜距表达的,且干涉几何定标存在误差,需要利用控制点来进行绝对定向。本文首先改正由地形起伏引起的像点位移,将斜距DEM转换成地距DEM,然后根据空间相似变换,将地距DEM视为刚体,利用控制点求模型平移偏量、缩放因子及旋转角,达到绝对定向的目的。  相似文献   
33.
为提高SAR影像岸线自动分割的精度和效率,针对传统二进制(影像序列生成的金字塔步长底数为a=2)多尺度C-V模型对初始条件敏感、收敛速度低的问题,提出指数型(影像序列生成的底数为a≥1)多尺度影像序列生成方法,本方法将传统多尺度影像序列的生成方式的底数2量化为a≥1的任意数,并应用筛选因素进行自动地快速识别海岸线。从海岸线分割结果和所需时间方面与已有传统二进制C-V模型算法进行对比,实验表明本文算法在保证精度的条件下单次迭代逼近海岸线的计算量上小于传统即二进制多尺度C-V模型的单次迭代计算量,总迭代次数有所减少,时间效率有所提高,提高了岸线自动分割的精度和效率。  相似文献   
34.
为解决传统大坝变形监测方法仅能获取点形变信息,且监测成本高、受环境影响大等问题,提出了结合快速地基合成孔径雷达(Fast-GBSAR)获取的高精度二维形变图和三维激光扫描仪生成的DEM,解决了雷达数据可视化程度低的问题。利用该技术对国内某大坝进行了健康监测并对形变原因进行了深入分析,库区潮汐对大坝水平形变产生周期性的影响。试验表明,Fast-GBSAR可以获取高精度的大坝形变信息,结合三维可视化技术,建立直观、高效与高精度的三维监测方式,为大坝的变形监测提供了可靠保障。  相似文献   
35.
矿区开采致使山体发生形变,由微小形变逐渐演变为大梯度形变,变形量值逐渐增加,导致传统的差分干涉技术无法监测到大梯度形变,针对此问题本文利用多时相合成孔径雷达干涉测量(Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar,MT-InSAR)技术对大梯度形变研究区进行滑坡体形变监测。本文详细阐述了合成孔径差分雷达技术、小基线集以及像素偏移量追踪技术的原理以及适用范围,并使用2017年4月至2019年1月的10景ALOS PALSAR-2数据采用三种方法应用在贵州省兴仁县发耳镇发耳村某矿区的滑坡监测中,充分验证了三种方法相结合的方式可有效监测到由山体蠕动而导致的山体滑坡。  相似文献   
36.
合成孔径雷达(SAR)遥感不同于光学遥感的特点使得其在特定场合的应用有着独特的优势和应用潜力。该文系统介绍了中国测绘科学研究院近10年来在雷达测图数据获取、处理系统建设和雷达测图关键技术研究等方面的代表性成果,包括机载多波段多极化SAR测图系统、X波段双天线极化干涉SAR系统、微小型全极化MiniSAR系统等。针对机载SAR硬件系统的集成和测图软件系统开发中的难点问题和关键技术问题以及创新成果进行了重点阐述,对成果的主要应用进行了简要介绍。该文是对SAR测图课题组多年来研究成果的一个系统总结,也是对SAR遥感测图技术今后的研发重点的展望。  相似文献   
37.
分析了Sigma滤波法进行SAR斑点噪声抑制,提出了一种改进全极化SAR影像滤波,试验表明其具有均值保持、纹理保持的良好特性。  相似文献   
38.
为了解决模糊支持向量机(FSVM)算法应用于全极化SAR影像分类而产生的聚类中心陷入局部过适应问题,本文提出了一种基于模糊分割理论结合RBF神经网络的全极化SAR影像分类方法。主要利用模糊聚类分割、极化分解、纹理特征提取等,构建待分类地物特征集,并通过SGE进行监督降维,采用降维后的待分类地物极化表征完成RBF分类器训练,实现全极化SAR影像监督分类。最终通过C波段Randsat-2全极化SAR数据进行实测检验,结果表明,该方法使得分类结果区域一致性增强,充分地保存了待分类地物细节信息。  相似文献   
39.
针对传统极化SAR地物分类方法和基于像素的神经网络分类方法容易受到SAR图像固有斑点噪声影响而出现的破碎孤立点和精度下降问题,该文在考虑了极化SAR图像的基本特征的基础上结合深度卷积神经网络的方法对地表覆盖类型进行了分类研究,利用不同尺度的全极化SAR特征融合RGB图像对GoogLeNet模型进行迭代训练,结合对实验区的多尺度分割结果,对SAR图像做不同尺度下的样本分类,并最终获得整体图像的分类结果。实验证明,此方法能够获得较高的分类精度。  相似文献   
40.
基于BP神经网络的机载高分辨率SAR图像分类方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究可用于机载高分辨率SAR图像分类的灰度共生矩阵惯性矩、能量等纹理特征量以及灰度特征量.提出特征提取和统计分析选取特征向量的方法,基于BP神经网络对图像进行临督分类,最后对分类结果采用数学形态学算法进行开运算去除细小区域.由于该方法充分考虑到SAR图像灰度特征和纹理特征信息,与传统的仅仅考虑纹理特征方法相比,具有较好的分类性能,实验结果表明该方法能够获得较好的分类效果.  相似文献   
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