迁移学习用于多时相极化SAR影像的水体提取

基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。     

时序InSAR广佛地区地表形变监测与分析

随着经济的快速发展,城市地区的浅层地表运动已成为当前研究热点与重点。本文采用小基线集干涉测量技术对广佛区域从2018年10月—2022年4月的36景哨兵1号数据进行处理,并引入GACOS产品辅助大气校正,获取研究区的时间序列形变。结果表明,研究区内年平均形变速率主要集中在-4.9～5.9 mm/a,沉降呈零星分布,主要位于禅城区的西部、顺德区的北部及研究区内的南沙区;研究区内的地铁沿线沉降主要在佛山2号线、广州2号线、3号线的局部区域。     

VLBI数据软件相关处理方法研究

VLBI技术是20世纪60年代后期发展起来射电干涉新技术，自20世纪70年代至今VLBI数据预处理主要采用硬件相关处理机。近年来随着通用计算机性能的大幅度提高，利用软件方法对VLBI数据进行相关处理逐渐成为可能。介绍了国内外VLBI软件相关处理机的研究进展情况和VLBI数据相关处理的基本数学模型。针对实际软件相关处理方法研究中数学模型应用和各类参数选取等情况作了详细介绍。根据现有数据处理精度和处理速度，进一步分析了提高软件相关处理速度的可能性。     

相关处理机多制式兼容性测试的初步结果

我国VLBI网包括上海佘山、乌鲁木齐和昆明 3个观测站 ,以及上海天文台研制的两台站相关处理机。上海佘山和乌鲁木齐站已升级成MK4制式和只使用薄磁带 ,而昆明站只能使用S2制式。因此 ,实现相关处理机对不同制式数据和薄磁带的兼容 ,是我国VLBI网顺利运行的关键。给出了多制式VLBI观测实验和相关处理的初步结果 ,总结了相关处理机升级后的处理能力 ,并对相关处理机的下一步发展作简单讨论     

海岛礁光学和雷达影像基于改进非子采样小波变换的自动配准

Homologous feature point extraction is a key problem in the optical and synthetic aperture radar （SAR） image registration for islands. A new feature point extraction method using a threshold shrink operator and non-subsampled wavelet transform （TSO-NSWT） for optical and SAR image registration was proposed. Moreover, the matching for this proposed feature was different from the traditional feature matching strategies and was performed using a similarity measure computed from neighborhood circles in low-frequency bands. Then, a number of reliably matched couples with even distributions were obtained, which assured the accuracy of the registration. Application of the proposed algorithm to SPOT-5 （multi-spectral） and YG-1 （SAR） images showed that a large number of accurately matched couples could be identified. Additionally, both of the root mean square error （RMSE） patterns of the registration parameters computed based on the TSO-NSWT algorithm and traditional NSWT algorithm were analyzed and compared, which further demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. The algorithm can supply the crucial step for island image registration and island recognition.     

遥感卫星图像特征分析研究

文章介绍了遥感卫星中两种传感器的成像原理和工作方式,几何特征以及它们的用途,着重分析研究了它们的特点和功能。     

利用ERS-2 SAR图像纹理分析方法揭示长白山天池火山近代喷发物空间分布特征

简单介绍了SAR图像的纹理特征以及正交小波变换纹理提取方法。论述了SAR图像的纹理特征参与分类的重要性。以长白山天池火山为例,通过对ERS2SAR图像进行纹理分析,提取了SAR图像两个层次的尺度变化、时频局部化和方向性纹理特征。并将SAR纹理特征与TM图像及DEM进行复合,利用多源信息各自的优势,进行了BP神经元网络分类,从较大范围对长白山天池火山735±15aB.P.大喷发的喷发物空间分布进行评价。获取了长白山天池火山近代喷发物的空间分布及规模。这对长白山天池火山未来喷发危险性初步评价、火山地质制图及火山灾害预测有重要意义。     

利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区

针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。     

地基干涉雷达IBIS-S桥跨结构振动变形测量与模态分析

地基雷达干涉测量技术能够以较高的时空采样频率获取线性结构目标整体瞬时变形状态。本文将该技术引入大型桥梁桥跨结构的振动变形测量与模态分析中。对动静载试验过程中的武汉二七长江大桥东岸桥跨结构开展连续变形监测,利用频域分解法计算桥跨结构的自振频率、阻尼比和模态振型。计算结果表明,地基干涉雷达干涉测量技术能够快速探测桥跨结构竖弯模态,特别适用于灾后大型线形结构健康状态的应急检测。     

合成孔径雷达反演裸露地表土壤水分的新方法

提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)反演裸露地表土壤水分的经验模型,该模型同时考虑了均方根高度S和相关长度L的影响,并将两个粗糙度参数合二为一,然后利用VV和VH极化的后向散射系数即可反演得到土壤水分。通过实测数据对模型进行了验证,发现在θ0>20°时,模型反演值与模拟值有着良好的相关关系(R2=0.71)。该模型在不需要测量地面粗糙度的情况下可以反演得到比较好的土壤水分精度,尤其适用于地表情况复杂、难以精确测量的地区。