多时相双极化合成孔径雷达干涉测量土地覆盖分类方法

综合采用时相、极化和干涉3种维度的SAR数据进行土地覆盖分类。以黑龙江省逊克县多时相ALOS PALSAR数据覆盖区为研究区,利用不同时相极化SAR、干涉SAR信号对地物特征的敏感性,结合后向散射强度和干涉相干的时变特征进行地物解译,发展了基于多时相、多极化、干涉SAR数据的SVM土地覆盖分类方法。研究结果表明,引入双极化SAR中不同极化(HH-HV)间的相干系数,并结合所选择的时相特征、极化特征以及干涉相干特征进行分类,可解决双极化SAR影像中林地与城市及建设用地的混分问题,得到更高精度的土地覆盖分类结果。

极化干涉合成孔径雷达技术发展与应用

极化干涉SAR技术是近年SAR遥感领域内的研究热点。本文首先概述了极化干涉SAR技术基本理论,并总结了目前极化干涉SAR技术的应用现状;然后在详细介绍国外ALOS-PALSAR、TerraSAR-X和RADARSAT-2三个典型星载极化SAR系统的基础上,分析了极化干涉SAR技术的应用前景。

基于极化合成孔径雷达干涉测量的平均树高提取技术

在新疆和田地区建立SIR-C/X SAR极化干涉测量试验区,获取2次重复飞行的SIR-C/XSAR全极化干涉测量数据、覆盖试验区的地形图4幅、Landsat-5 TM及Landsat-7 ETM+数据各一景。在此基础上,研究实现POLinSAR数据处理及树高反演算法,并对试验结果进行初步分析评价。结果表明:本文所采用的极化干涉测量数据处理方法及树高反演算法是正确的;受去相干噪声因素的影响,重复飞行极化干涉SAR相干影像上可能存在大量的非体散射去相干散射体,识别这些散射体并加以剔除是保证得到正确树高提取结果的重要步骤。

基于多极化机载合成孔径雷达(SAR)数据的水稻识别

基于多极化(HH/HV/VH/VV)机载合成孔径雷达(SAR)数据,分析水稻和典型地物在不同极化方式上的响应特征及其差异,并根据水稻的极化响应特征进行识别.结果表明:水稻在不同极化方式上的响应差异比较大,而且水稻在水平极化(HH)和垂直极化(VV)上的差异明显高于其他地物;基于这一特点,利用水平极化和垂直极化的比值〈HH〉/〈VV〉提取水稻信息,取得了较好的效果,水稻识别精度可以达到90%以上;对增强水稻信息的图像进行自动分类,分类结果表明不同生长期的水稻能够得到一定程度的区分.

合成孔径雷达极化成像解译识别技术的进展与展望

极化合成孔径雷达(SAR)能够获取目标的全极化信息,在对地观测、灾害评估、侦察监视等民用和军用领域得到广泛应用。国内主要高校、中科院、工业部门和用户单位在该领域开展了卓有成效的工作,取得一大批标志性研究成果。该文简要综述了极化SAR成像解译识别领域的主要研究进展。在解译层面,主要介绍了极化目标分解和极化旋转域解译等理论方法的研究进展。在应用层面,结合研究团队的工作,探讨了上述理论方法在舰船检测、地物分类和建筑物损毁评估等领域的应用成效。最后,对极化SAR目标解译识别技术的研究进行了展望。

极化干涉合成孔径雷达图像信息提取技术的进展及未来

作为雷达成像遥感一个崭新的研究领域,上世纪90年代末出现的极化干涉合成孔径雷达信息提取技术已日益引起广泛的关注,在未来若干年内必将成为遥感领域的一个趋势和研究热点。该文对目前国内外该技术的进展现状及其应用领域进行了全面的阐述和分析,并在此基础上对该技术的未来发展进行了预测。

极化合成孔径雷达极化层次和系统工作方式

极化合成孔径雷达的极化层次和系统工作方式是极化合成孔径雷达总体设计的关键技术之一。该文讨论了极化合成孔径雷达的极化层次,含单极化、双极化、全极化和简缩极化合成孔径雷达,较深入地分析了极化合成孔径雷达系统的工作方式,包括极化时间分割、极化频率分割、极化编码和方位向极化空间分割等方式。

双基线极化干涉合成孔径雷达的植被参数提取

由于单基线极化干涉SAR技术(如三阶段法、ESPRIT算法等)反演植被参数的方法受限于具有最小地体幅度比的观测数据,影响冠层或地表有效相位中心的估计,因此往往低估植被的高度。该文通过增加另一个基线的极化干涉SAR数据在一定程度上解决单基线反演技术存在的这个缺陷,并适当改进双基线极化干涉SAR技术,降低植被参数估计的动态偏差,最后用模拟数据和实际数据验证了该方法。

全极化合成孔径雷达图像极化白化滤波参数估计方法的改进研究

本文介绍了全极化SAR图像相干斑抑制的极化白化滤波 ,及其参数估计的传统方法 .针对传统参数估计方法的缺陷 ,提出了增强的自适应边缘检测参数估计方法 .由于以上方法无法检测点、线目标 ,本文提出了一种新的参数估计方法 .将这些方法应用到NASAJPL实验室的全极化SAR图像数据中 ,得到了相干斑抑制图像 .对这些图像进行详细的分析、比较 。

一种极化合成孔径雷达图像分类的混合方法

为了更好地对极化合成孔径雷达图像进行分类,提出了一种基于神经网络的混合方法.特征集包括图像的5个H/α系数和基于灰度共生矩阵的6个参数.采用主成分分析方法压缩特征维数,利用3层BP神经网络进行分类,并将Levenberg-Marquardt法与共轭梯度算法相结合求解网络权值.利用该算法对San Francisco地面的实测数据进行分类,实验结果显示该算法能有效分辨地形,且性能优于Wishart最大似然估计方法.

基于多层支持向量机的极化合成孔径雷达特征分析与分类

为了充分利用极化合成孔径雷达(SAR)图像不同极化特征对不同地物目标类型的刻画能力,提出一种基于多层支持向量机(SVM)的极化SAR特征分析与分类方法。该方法首先通过特征分析确定适合不同地物类型的最佳特征子集;然后采用分层分类树的方式,根据每一种地物类型的特征子集逐层进行SVM分类;最终得到整体分类结果。RadarSAT-2极化SAR图像分类实验结果表明所提方法水域、耕地、林地、城区4类地物分类精度为85%左右,总体分类精度达到86%。该算法充分利用了不同地物目标类型的特性,提高了分类精度,也降低了算法时间复杂度。

多波段多极化合成孔径雷达的海洋学应用

多波段、多极化合成孔径雷达是成像雷达的发展趋势。结合实际多波段多极化的 SIR- C/X-SAR数据在海洋应用中的研究结果 ,指出面临多波段多极化雷达数据的发展趋势 ,在海洋应用领域应结合海洋环境要素加强海面雷达后向散射的全极化分析。

极化合成孔径雷达有源干扰的干信比方程

对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)实施有效的电子干扰是合成孔径雷达电子对抗领域的重要课题。针对PolSAR电子干扰的基本原理,首先推导出了接收机输出端和成像处理后的PolSAR方程,并与极化散射矩阵联系起来,完整地描述了不同极化状态组合下的信噪比和杂噪比;然后构建了PolSAR接收机输出端的干扰方程以及成像处理后的非相干、部分相干和完全相干干扰方程,总结了PolSAR电子干扰有效功率的能量分配与守恒规律;最后基于上述方程论证了不同极化配置对PolSAR干扰的效果。对于PolSAR电子干扰技术研究和相关装备研制具有重要的理论指导意义。

全极化合成孔径雷达海浪遥感方法

提出了一种利用全极化真实孔径雷达测量方位方向和距离方向海浪斜率的新方法,该方法不同于极化方向角估计海浪方位向斜率方法,利用两种线极化图像信息将有关弱极化项剔除(流体动力学调制),获得仅包含倾斜项和极化调制项的雷达成像公式。利用机载SAR取代真实孔径雷达进行海浪反演,获得了与浮标一致的结果。另外,在速度聚束模式情况下,推导了双极化合成孔径雷达图像谱同海浪谱的非线性变换关系。

全极化频谱外推的合成孔径雷达成像分辨率增强方法

全极化合成孔径雷达可对不同极化通道分别独立进行频谱外推来增强分辨率,但分别独立处理难以利用极化信息的冗余性与互补性.将目标全极化数据分解到反映三种独立散射机理的Pauli基上,对分解后的全极化数据进行三维联合频谱外推处理,并利用实测数据进行了对比分析.结果表明:极化分解后,通过三维联合频谱外推的方法相比传统方法具有更高的预测模型匹配精度,可获得更好的分辨率增强性能.

极化合成孔径雷达的模拟研究

该文介绍了作者在极化合成孔径雷达模拟研究方面的初步成果。建立了点阵目标的极化合成孔径雷达回波的数学模型;对模拟的回波数据进行了成像处理,得到了四种不同极化组合的复数图像;从复数图像中计算出了每个点目标的散射矩阵;利用极化合成技术生成了圆极化状态下的四幅图像;最后对仿真结果进行了分析。分析结果表明文中的方法是有效的。

基于区域谱聚类的极化合成孔径雷达图像分割

极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)经常用于地物图像的分割和分类.实际中监测范围广,需要算法快速有效;地物复杂,需要算法能够处理不均匀地物.针对上述问题,提出了基于区域合并和谱聚类的极化SAR图像分割方法.先对图像进行一个区域合并步骤完成粗分割,产生许多具有相似统计特性的区域块,再对过分割的区域块进行谱聚类.多个场景下的实验表明:所提方法相对于传统针对像素点的谱聚类,运算复杂度低;相对于完全进行区域融合的方法,更能适应不均匀地物和大场景分割.

利用香农熵的双极化合成孔径雷达船只检测

针对传统恒虚警率(CFAR)船只目标检测方法存在虚警率设置困难、算法自动性差的问题,该文结合香农熵特征对于船只目标和海面表现出不同特性的原理,即船只目标的香农熵为正值,海面的香农熵为负值,提出了一种基于香农熵的船只目标检测方法。文中利用8景C波段Radarsat-2双极化SAR数据进行检验,与KCFAR、G0-CFAR及基于反射对称性的XC船只目标检测算法进行对比分析,结果表明本文提出的方法具有较好的检测性能。

星载合成孔径雷达双极化天线阵研究

介绍了一种宽带双极化星载SAR有源相控阵天线阵,该天线以TR组件和双极化线阵组成的有源线阵为基础,并根据相控阵天线对雷达信号瞬时带宽的限制条件,选择合适的实时延迟子阵,结合结构安装的要求,构成电气独立的模块。在此基础上,根据雷达对天线孔径大小的需要,通过馈电网络激励拓展成大型有源相控阵天线,该天线可以通过波控灵活的控制和网络的合成,实现多极化、波束扫描、波束赋形和多通道等功能。其中对于双极化辐射天线,分别针对微带贴片天线阵和波导缝隙天线进行了分析和研究,并给出了实验验证结果。微带天线阵采用宽带的双层贴片辐射单元和并馈网络实现大带宽要求,两种正交极化模式分别由共面微带线和缝隙耦合来激励,其馈电网络居于开有耦合缝隙接地板的两侧,实现复杂网络空间安排和降低馈线耦合的功能。对于贴片单元的激励,采用对称、反相馈电和分组优化等方法,有效地提高了极化隔离度和极化纯度;而双极化波导缝隙阵中,以脊波导宽边纵缝谐振阵实现垂直极化,波导窄边非倾斜缝隙阵实现水平极化,在每种线阵中都通过分组馈电、过载技术和辐射/馈电波导一体化设计,实现了宽带和压缩横截面的目的。两种形式的天线阵比较,阵面剖面高度相当,微带阵具有宽带、轻质、易于加工和成本低等优势,而波导缝隙阵则具有高效、高隔离度和低交叉极化等性能,但是其缺点是结构复杂、加工难度大和重量大等。

全极化合成孔径雷达(SAR)高度信息检测技术

从全极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）二维图像数据中，经过极化综合计，利用快速搜索算法计算每一个图像像素的极化椭圆方向角 ψ、△ ψ，从而提取雷达方位向的地势倾斜度信息，形成极化 ＳＡＲ三维图像。本文在极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）三维成像快速搜索算法的基础上，提出由Ｓｔｏｋｅｓ矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法，并利用美国ＮＡＳＡ１９９４年ＳＩＲ—Ｃ采集的真实全极化合成孔径（ＳＡＲ） Ｍ维图像数据，经计算机处理得到了极化合成孔径（ＳＡＲ）三维成像结果。