利用高分辨率聚束模式TerraSAR-X影像的PSInSAR监测地表变形

利用20景于2010-03～2010-11期间采集的高分辨率聚束(1m分辨率)模式的TerraSAR-X SAR数据,采用永久散射体干涉测量技术(PSInSAR)获取了西藏羊八井地区由地热电站开采地下水引起的地面沉降。结果显示,羊八井地热电站周边及地热开采井地区在2010年期间的地面沉降速率最大达到25mm·a-1,而盆地其他地区的地面平均沉降速率为1mm·a-1。将其与ASAR获取的平均沉降速率结果对比,两者的相关性达到了0.76,这说明TerraSAR-X高分辨率SAR数据不仅可以提供高密度PS点,而且更好地体现了散射体的细节变化和微量位移情况。     

利用SIFT与粗差探测进行SAR影像配准

SAR影像特殊的成像机理使得SIFT在SAR影像配准中的错误率较高,加入相干系数的辅助只能在一定程度上削弱SIFT的错误配准。由于仅考虑灰度的配准策略对精度的提高有限,本文将摄影测量中粗差探测和剔除的方法与SIFT算法相结合。在二次多项式平差的过程中,将错误同名点视为粗差,利用粗差剔除的方法提高配准精度。实验证明了此方法的可行性。     

基于SAR快速提取浒苔信息应用研究

2008年6月以来青岛近海出现的大面积浒苔对青岛奥帆赛场造成严重影响。如何快速、准确地发现浒苔,对治理浒苔具有显著的指导作用。采用卫星遥感数据,尤其是SAR数据对浒苔进行监测,运用一种基于区域增长面向对象的影像尺度分割方法,调整影像的分割尺度,快速提取浒苔信息,在浒苔遥感监测中效果显著。     

激光Doppler测流系统中光学参数的确定

本文着重讨论了双光束条纹型激光多普勒测流系统中。光学分束系统参数与散射信号的关系，列出了有关的公式。计算了园形截面的散射颗粒直径与干涉条纹周期呈不同比值时对信号的影响．其结果与以前采用矩型截面进行计算的结果差异较大。以设计一台激光海流计为例，推荐一种以选择与散射粒径相匹配的条纹周期为出发点的光学参数选择方法。最后介绍作者提出的为实现这种选择的光学布置。     

应用INSAR进行黄河三角洲地面沉降监测研究

在分析黄河三角洲的地面沉降状况及其对国民经济造成的影响的基础上,说明了对黄河三角洲进行地面沉降研究的必要性。综述了合成孔径雷达干涉测量的基本原理,针对近年来国内外干涉合成孔径雷达(INSAR)技术在地面沉降方面的研究和应用成果,分析了合成孔径雷达干涉测量技术应用于黄河三角洲地面沉降研究的可行性。     

高分辨率SAR图像杂波模型对比研究

本文针对高分辨率SAR图像的陆地场景,开展Normal分布、Rayleigh分布、LN分布、Weibull分布和Gamma分布模型的对比拟合实验。通过K-S法检验每种模型对不同SAR场景杂波数据的拟合精度,并通过Gamma Map滤波简单说明杂波模型在斑点噪声抑制方面的应用。结果表明,Gamma Map滤波效率高于其他的传统方法。     

结合变差纹理特征的极化SAR建筑物震害信息提取

快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。     

基于多卫星平台永久散射体雷达干涉提取三维地表形变速度场

永久散射体雷达干涉(PSI)技术及其应用于区域地表形变监测已成为雷达遥感领域的研究热点之一.使用单一卫星平台所获取的单侧视SAR影像时间序列进行PSI分析,仅能获取沿雷达视线(LOS)方向的一维地表位移信息.本文提出了基于多平台永久散射体雷达干涉提取三维地表形变速度场的模型与算法,其基本策略是:首先针对每一卫星平台的SAR影像时间序列进行PSI分析,并计算各地面目标沿LOS向的位移速度值,然后联合各平台所对应的LOS向位移速度值进行建模,并基于最小二乘方法解算各地面目标的三维位移速度分量.实验选取天津市西北部作为测试区,使用2007—2010年所获取的39幅TerraSAR-X影像、23幅ENVISAT ASAR影像和16幅ALOS PALSAR影像进行分析,经联合解算得到了该测试区域的垂直位移速度场以及南北向和东西向水平位移速度分量.与地面水准和已有GPS观测结果对比分析表明:多平台PSI的垂直位移速度场精度可达毫米级,而其水平位移速度分量与已有GPS结果基本一致.多平台PSI分析无需引入任何外部形变参考信息,便可以实现形变场的偏差校准和三维形变场的恢复.     

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。     

三峡库区范家坪滑坡地表形变InSAR监测与综合分析

位于湖北省秭归县的范家坪滑坡是长江三峡库区干流上的大型岩质滑坡之一。阐述了高分辨率合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)监测滑坡地表形变的工作方法与技术体系,采用22景3m空间分辨率的TerraSAR-X数据,辅以人工反射体布设和GPS测量,对范家坪滑坡变形进行监测,发现滑坡处在缓慢匀速变形状态,其谭家河滑坡体的形变比木鱼包滑坡体更为强烈,形变最大处的雷达视线向形变速率达到300mm/a。通过综合分析滑坡区2012年大气降雨和长江水位资料,发现年度内范家坪滑坡变形受水位变化和大气降雨影响微弱。