基于星载合成孔径雷达图像交叉谱的全球海浪特征研究

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)因其全天时、全天候的观测能力,为全球海洋动力环境要素研究提供了重要数据支撑。然而,SAR海浪成像是非线性过程,现有理论中的近似求解会导致海浪谱反演的信息缺失。SAR图像交叉谱技术的提出一定程度上突破了这一限制,能够很好地量化海浪谱特性及海浪传播方向。本研究延续前人系列成果,利用最新提出的面向径向海浪的图像谱强度,开展不同尺度海浪随局地风速的变化趋势分析,并基于雷达视向图像谱强度提取了谱峰波数,进而结合欧洲空间局环境遥感卫星先进合成孔径雷达波模式在开阔大洋获取的近400万景SAR图像,分析了谱峰波数的全球分布特征,为量化全球风浪耦合过程提供新视角,揭示了海浪与风速耦合关系的空间分布与季节变化规律。

EnviSat ASAR数据在水情监测中的应用

在微波遥感领域,星载雷达是目前获取地球信息最主要的技术手段之一,而欧空局EnviSat卫星上搭载的先进合成孔径雷达ASAR是目前功能最为强大的星载雷达系统。以ASAR作为数据源,通过分析入射角、极化方式等因素对水体后向散射特性的影响,提出遥感水情监测中对ASAR数据产品的选取原则。根据水体在雷达图像数据中具有较低值的特点,使用阈值法识别水体。结果表明,使用H/H极化或V/H极化方式的数据都可以比较准确地提取水体信息。

基于改进的Hough变换ASAR图像船只尾迹自动识别算法

文章提出了一种基于改进的Hough变换先进合成孔径雷达(ASAR)图像船只尾迹自动识别算法。算法首先检测出船只并将船只部分用图像灰度均值代替,然后设定阈值修正Hough变换域中的峰值检测,再通过改进的Hough变换自动实现了船只尾迹的检测和识别,最后利用约束条件来确定尾迹的起点和终点。实验结果表明,文中算法能够自动检测到船只尾迹,并且能识别出尾迹的类型,反演出尾迹的起始点,对海洋监测和管理具有重要的意义。

基于改进Hough变换的ASAR图像船只尾迹检测算法研究

为能更准确地对先进合成孔径雷达(ASAR)图像中船只尾迹进行探测,提出了一种基于改进Hough变换的船只尾迹检测算法。切割ASAR窗口图像,以尾迹为中心、略小于尾迹长度为高度,确定含船只目标及其尾迹的窗口,将船只用窗口图像灰度均值替代以使其不影响尾迹检测。用改进Hough算法,先后对亮尾迹和暗尾迹进行检测,在变换域中由设定的阈值寻找峰值,反演出尾迹所在直线,再由阈值条件确定尾迹的起点和终点。给出了用于ASAR图像船只尾迹检测算法的流程。对两幅含船只尾迹的ASAR图像进行了检测,结果表明:与传统算法相比,该算法运算简单,实现速度快,能较准确地检测到船只尾迹及其起点和终点。

基于改进的归一化Hough变换的ASAR图像船只尾迹检测

针对先进合成孔径雷达(ASAR)图像中部分船只与其尾迹偏移不大、基本可被认为在一条直线上的特点,利用船只的强反射,提出了一种基于改进的归一化灰度Hough变换的船只尾迹检测方法,修正了变换域中的峰值检测,同时增加了确定尾迹起点和终点的约束条件。实验结果表明,该方法能够比较准确地检测到船只尾迹。

基于ENVISAT ASAR数据的东洞庭湖湿地植被遥感监测研究

针对湿地资源监测的需要,以东洞庭湖湿地为研究对象,开展基于ENVISAT ASAR数据的湿地植被遥感监测研究。湿地遥感影像分类是湿地遥感研究的一大难题,通过分析雷达影像的后向散射系数发现,由多时相的同极化、交叉极化波段合成的雷达影像对湿地地物的区分能力最强。研究表明:将基于原图像的灰度级共生矩阵所提取的Contrast纹理特征与滤波后图像的灰度特征组合用于分类,以此实现相干斑噪声的抑制,同时减少地物固有结构信息的损失,实验结果证明该方法可以提高湿地分类精度,其总体精度达到87.59%,Kappa值为0.822 8,将东洞庭湖湿地划分为水体、芦苇(荻)滩地、草滩地(苔草、虉草等)、森林滩地(杨树、柳树等)、优势种不明显的植物滩地和沉水植物、裸露泥滩地。