SAR海洋内波表层流反演方法探讨

基于海洋内波SAR成像机理与M4S海面微波散射成像模型,提出SAR海洋内波表层流反演新方法。首先从SAR图像上获得内波剖面的海面后向散射强度,利用AH理论的线性近似关系得到猜测表层流,通过海面微波散射成像模型仿真海洋内波的SAR海面后向散射强度,利用二分法不断地修改风速和流速梯度等参数,使仿真信号最大程度的逼近实际SAR图像上的海面后向散射强度,输出最终海表层流。以中国南海海区3景海洋内波SAR图像为例,对该方法进行了探讨。结果表明,仿真的海洋内波SAR海面后向散射强度剖面和实际SAR图像上的信号剖面吻合,两者的相关系数达90%以上,说明该反演方法是收敛与可行的。     

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。     

Tropical land use land cover mapping in Pará (Brazil) using discriminative Markov random fields and multi-temporal TerraSAR-X data

Remote sensing satellite data offer the unique possibility to map land use land cover transformations by providing spatially explicit information. However, detection of short-term processes and land use patterns of high spatial–temporal variability is a challenging task.We present a novel framework using multi-temporal TerraSAR-X data and machine learning techniques, namely discriminative Markov random fields with spatio-temporal priors, and import vector machines, in order to advance the mapping of land cover characterized by short-term changes. Our study region covers a current deforestation frontier in the Brazilian state Pará with land cover dominated by primary forests, different types of pasture land and secondary vegetation, and land use dominated by short-term processes such as slash-and-burn activities. The data set comprises multi-temporal TerraSAR-X imagery acquired over the course of the 2014 dry season, as well as optical data (RapidEye, Landsat) for reference. Results show that land use land cover is reliably mapped, resulting in spatially adjusted overall accuracies of up to 79% in a five class setting, yet limitations for the differentiation of different pasture types remain.The proposed method is applicable on multi-temporal data sets, and constitutes a feasible approach to map land use land cover in regions that are affected by high-frequent temporal changes.     

一种改进的SAR影像边缘检测方法

由于SAR影像具有乘性相干斑噪声,某些对光学影像有较好检测性能的边缘检测算子,对于SAR影像并不适用,因此本文提出了一种将改进后的Ratio算子与Canny算子相组合的新方法。首先采用多种客观评价指标,得出经典方法中的Lee滤波能有效去除噪声,且最大限度保留了梯度信息,适用于边缘检测;然后对边缘检测具有恒虚警特性的Ratio算子进行改进,改进后的算子更利于影像归一化处理;最后利用改进后的Ratio算子与Canny算子组合成新方法。试验结果证明,组合后的新方法显著提高了边缘检测正确率和定位精度,改善了边缘连续性,具有一定的有效性和实用性。     

SAR图像对地定位的严密共线方程模型

SAR图像对地定位是解决SAR遥感信息在哪里的根本问题,它是遥感应用和处理的重要步骤。作者在分析现有几种SAR图像对地定位模型的基础上,根据SAR成像的严格几何关系导出SAR图像对地定位的严密共线方程模型。首先根据斜距图像的近地点斜距和远地点斜距推导中心投影等效焦距的计算公式,然后详细推导并给出斜距图像转化成严密中心投影图像时涉及的图像改化公式,最后根据实际星载SAR图像定位的精度对比,证明严密共线方程模型是可行的,而且其定位精度要明显优于传统的近似共线方程模型。     

POS与DEM辅助机载SAR多普勒参数估计

由于机载SAR多普勒参数受载机不稳定飞行和复杂地形影响明显,目前仍缺少有效的矢量估计法。本文对POS和DEM数据及其误差对机载多普勒参数的影响进行了分析,以距离-共面方程构建的SAR几何关系为基础,在POS和DEM数据支持下,建立了一种多普勒参数矢量估计法,并通过仿真对提出的方法进行了验证和分析。理论和仿真表明,本文方法在高山地形、不稳飞行及大斜视角等复杂条件下,亦能够为机载SAR瞬时多普勒中心提供高精度估计。     

基于纹理特征的SAR影像各拉丹冬冰川信息提取

冰川面积是监测冰川变化信息的重要参数。本文以各拉丹东地区为例,根据冰川区域特有的纹理特征,选取时间间隔为35天的ENVISAT ASAR干涉对,利用灰度共生矩阵提取纹理特征,通过波段组合进行监督分类,进而提取研究区冰川面积。同时以Landsat TM光学影像为依据,评价利用纹理特征提取结果的精度。研究表明:基于纹理特征并利用SAR影像提取冰川面积的方法是可行的,为提取冰川信息提供了又一可靠手段。     

L和C波段雷达干涉数据矿区地面沉降监测能力分析

雷达成像的波长、入射角、地面分辨率等参数严重影响着SAR差分干涉测量地面沉降的监测能力和精度,论文通过理论推导和矿区实际沉降差分干涉相位模拟,从监测到的最大沉降梯度和沉降量、保相能力、对微小沉降的敏感程度等方面对L和 C波段雷达干涉数据的矿区地面沉降监测能力进行分析;精化双轨D-InSAR数据处理的流程、方法和相应参数,使用ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据获取济宁某矿区2009年12月到2010年02月期间更为精确的矿区地面沉降结果,并对沉降结果进行详细比较和系统分析.理论推导、相位模拟和真实数据实验都表明,相对于C波段的雷达干涉数据而言,L波段雷达干涉数据具有较强的保相能力,能够更好地降低失相干和相位不连续性的影响,更容易监测到沉降梯度和沉降量较大的矿区地面沉降,但对微小矿区地面沉降的敏感程度较低.     

基于SAR多普勒质心频移的海面流场迭代反演算法

为了克服SAR多普勒质心频移法反演海面流场时风场贡献去除困难的难题,本文提出了基于M4S模型的弦截下山法,利用其迭代计算局部区域的海面流场;然后估算整幅SAR图像中风场对多普勒速度的风贡献因子$\gamma $;最后去除风场对多普勒速度的贡献。将该算法用于Radarsat-2数据反演海面径向流速,并利用匹配的实测数据验证反演精度。研究结果表明,本文提出的弦截下山法具有良好的收敛性和较高的收敛速度,而且对本文中使用的两景SAR数据,反演的海面径向流速偏差分别为0.04 m/s和0.15 m/s。     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了SAR图像的基本特点,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验,说明分形方法有较强的抗干扰性能,适用于SAR图像的边缘检测,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果。