高分辨率合成孔径雷达卫星反演风场资料在中国近海风能资源评估中的应用研究

由于海上测风非常昂贵,实地测风资料严重不足,而卫星反演海面风场资料可以有效地弥补这一缺陷,对近海风能资源评估具有至关重要的意义。近年来,欧洲太空局2002年3月发射的Envisat卫星搭载合成孔径雷达(SAR)图像产品在欧洲近海风能资源评估中得到了广泛应用。文中探讨了空间分辨率约1 km×1 km的SAR卫星反演海面风场资料应用于杭州湾近海风能资源评估的技术方法,通过杭州湾海域的实测风速与SAR卫星反演海面风速数据的对比分析发现:(1)14个实测站点中13个站的相对误差小于20%,其中7个站的相对误差小于10%,平均标准差为2.29 m/s;(2)以SAR卫星反演风速数据为基础计算的风能参数(形状参数和尺度参数)与实测数据计算结果的一致性较高;(3)将该数据同化进入WRF数值模式中,与控制试验相比,大部分检验站点的风速相关系数明显提高,标准差和相对误差也得到改善。SAR卫星反演风场资料可用于中国的近海风能资源评估。

高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测方法

寻找针对高分辨率 SAR图像的舰船目标检测算法 .利用 KSW双阈值分割技术 ,其效果比传统检测方法好 ,有利于进一步的目标分类和识别 .且必须根据

高分辨率合成孔径雷达图像高速公路检测法

针对高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中高速公路的特征,提出了一种结合多级非线性加权平均中值滤波和Hough变换的高速公路检测算法。该算法首先对原始高分辨率SAR图像进行多级非线性加权平均中值滤波,抑制斑点噪声,同时较好地保留图像的几何特性。然后对滤波后的图像进行Hough变换快速检测高速公路,并将检测到的高速公路信息叠加到原始SAR图像上显示。实验结果证明该算法能快速、有效地从不同工作模式下取得的高分辨率SAR图像中检测到直线高速公路。

基于高分辨率合成孔径雷达影像建筑物成像几何结构的震害特征分析

传统的利用震后单幅合成孔径雷达(SAR)影像对建筑物的震害特征分析大多基于街区范围,很少基于其成像几何结构.本文基于高分辨率SAR影像上的建筑物成像几何结构,分析了建筑物单体的震害特点,建立了利用距离向线性灰度累加的方法提取规则未倒塌建筑物的叠掩区和阴影区及倒塌建筑物的倒塌区,并在此基础上进行各几何特征区域的纹理特征,如同质度、不相似度和熵的计算及其组合特征分析,由此建立了基于SAR影像建筑物成像几何结构的震害分析方法.采用该方法对2010年玉树MS7.1地震震后玉树县城区的高分辨率SAR影像进行分析,结果表明:叠掩、阴影和二次散射亮线是进行建筑物震害解译的有效几何结构特征,其中叠掩区和阴影区的影像纹理特征具有较好的震害识别能力;与传统的简单特征统计方法相比,考虑建筑物SAR影像成像几何结构的特征统计法,可以显著提高建筑物的震害识别能力.

高分辨率合成孔径雷达视频模拟器研究

针对高分辨率合成孔径雷达的发展趋势,指出目前常用模拟器实现高分辨率的局限性,提出了基于嵌入式系统实现高分辨率合成孔径雷达视频模拟器的设计方案。选用合适的器件,设计速度可达Gb/s,满足高分辨率对高速数据传输的要求。此设计可移植到其他类型高分辨率雷达模拟器设计中。

基于模糊C均值聚类的高分辨率合成孔径雷达图像舰船目标检测

给出了一个基于模糊C均值聚类(FCM)的舰船目标检测算法。其中心思想是将SAR图像中的各像素点灰度值视为样本集,然后利用FCM算法对该样本集聚类,并利用聚类结果计算图像分割全局阈值。与目前流行的恒虚警率(CFAR)检测算法相比,所给检测算法具有参数少、计算量与图像大小成正比、舰船轮廓保持良好的特点,为高分辨率SAR图像舰船目标检测提供了一个新的选择。

高分辨率合成孔径雷达图像解译系统

高分合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像解译技术近年来受到了国内外高度重视,国内复旦大学、上海交通大学、国防科技大学、西安电子科技大学、北京理工大学和中国科学院空天信息创新研究院等单位开展了相应的研究和实验工作。其中,中科院空天院近几年研制的高分辨率SAR图像解译系统在军民多个行业得到了广泛应用。

星载高分辨率合成孔径雷达影像纠正技术

TERRASAR、COSMO SkyMed、RADARSAT-2等星载高分辨率合成孔径雷达影像为土地利用调查监测提供了重要数据源,但尚未形成业务化应用技术流程。该文根据高分辨率星载合成孔径雷达影像成像机理,在对典型特征地物点定位精度分析的基础上,提出几何纠正控制点选取方法;通过类比法分析了不同纠正模型应用效果。试验表明高分辨率星载合成孔径雷达影像几何纠正需要10～15个控制点,1 m聚束模式纠正中误差约3～5 m,3 m条带模式纠正中误差约5～8 m,分别满足1∶1万和1∶2.5万土地调查监测几何精度要求。

一种高分辨率合成孔径雷达并行成像实现

并行处理是快速处理合成孔径雷达数据(SAR),实现实时处理的有效途径。本文采用了一种细粒度的并行算法实现SAR成像,将原始数据划分为子孔径数据,并分配给并行机的各节点,使用针对子孔径的CS处理和方位向子孔径算法,对各节点的数据进行处理。通过在并行机SGIOrigin2000平台上的实验证明,该算法与中粒度并行CS成像算法相比,能有效地减少通信量,有利于成像处理的并行扩展,同时获得更好的分辨率。

多尺度马尔科夫随机场在基于高分辨率合成孔径雷达影像的城市地物分类中的应用

本文通过基于多尺度马尔科夫随机场模型的最大似然算法及基于传统马尔科夫随机场势函数的像素间Gabor相似方法,使用迭代条件模型对影像进行分割,使用K均值分类算法对分割后的影像进行分类,选择北京市通州区作为研究区,使用上述方法对多幅该区域的高分辨率合成孔径雷达影像进行了分类,新方法可以实现优于传统算法的分割精度,能够清晰区分建筑物之间的边界。

基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别

获取震后建筑物震害信息有利于开展人员救援和灾后重建工作。由于高分辨率合成孔径雷达(SAR)数据少有震前数据存档,利用震后单时相高分辨率SAR数据评估建筑物震害成为研究热点,但利用高分辨率SAR数据对单体建筑物的研究却很少。以三景北川老县城震后0.24 m TerraSAR-X聚束模式(ST)数据为数据源,经多视处理后提取建筑物纹理特征,对比分析不同视数大小和纹理计算窗口大小对建筑物震害识别影响,确定最佳纹理计算窗口大小和视数大小。结合震前光学数据,获得SAR单体建筑物轮廓图,随机选取建筑物轮廓样本作为训练样本,引入支持向量机(SVM)和随机森林(RF)分类器识别建筑物震害信息。结果表明,基于纹理特征的SVM、RF方法能有效地识别高分辨SAR影像单体建筑物震害信息,SVM识别精度均在80%以上,RF识别精度均在83%以上。可见基于高分辨率SAR数据的纹理特征识别建筑物震害方法稳定有效,可为灾后应急、灾害评估和灾后重建工作提供可靠信息支撑。

基于高分辨率合成孔径雷达影像的角反射器绝对定位

详细介绍了合成孔径雷达(SAR)影像大地测量的定位公式和解算流程,利用加权质心法实现了SAR影像中点目标精细定位。针对同轨SAR影像因空间基线过短造成的定位精度和稳定性差问题,提出了一种添加高程限制条件的解决方法。采用数景高分辨率TerraSAR-X和Sentinel-1 SAR影像,对布设于武汉和上海的6个角反射器分别进行了绝对定位实验。结果表明,利用TerraSAR-X影像获得的角反射器内符合定位精度可达到厘米级,利用Sentinel-1影像获得的角反射器内符合定位精度可达到分米级。

高分辨率合成孔径雷达图像相干斑研究

理解相干斑机理、建立物理表征模型是理解合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的理论依据。随着SAR技术水平不断发展,图像分辨率也不断提高,其相干斑发生了由完全发展到不完全发展的根本变化。文章分析了SAR图像分辨率以及分辨单元内散射体个数,总结了高分辨率SAR图像相干斑模型研究进展,介绍了近些年代表性SAR相干斑抑制方法,展望了未来相干斑研究的一些趋势,为提升高分辨率SAR图像质量后续研究提供一定的参考。

高分辨率合成孔径雷达图像舰船目标几何特征提取方法

针对高分辨率合成孔径雷达图像设计了一种舰船目标几何特征提取算法.通过视觉注意机制检测目标区域的算法,通过频谱残差视觉显著计算模型求取显著图,完成显著区域的检测以实现舰船目标的初步定位,基于获得的视觉显著图采用最大熵算法完成阈值分割筛选出舰船区域.在提取的舰船切片的基础上,采用针对几何特征的提取算法,经图像预处理、方位角估计、旋转获取最佳表征舰船目标几何轮廓的外接矩形,相对有效准确地提取几何特征;最后,采用典型的TerraSAR-X数据进行仿真实验.结果表明,与传统方法相比,本文提出的频谱残差视觉模型完成合成孔径雷达图像舰船切片的区域分割能够有效降低虚警率,舰船目标的检测速度提高了25%~50%.该方法能够快速稳定地提取舰船目标的几何特征,也更加符合实际高分辨率图像舰船目标检测的应用需求.

高分辨率合成孔径雷达卫星-TerraSAR-X

本文介绍了德国的高分辨率星载SAR卫星-TerraSAR-X，重点介绍了其系统特性、成像模式和基本产品，并对其应用前景进行了分析。

合成孔径雷达高分辨率成像虚拟仿真实验平台设计

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)系统组成复杂,搭载于飞机、卫星等运动平台上才可实现数据获取,难以开展基于SAR雷达实物的实验教学。为解决此问题,设计并搭建了SAR高分辨率成像虚拟仿真实验平台。该虚拟仿真实验平台将系统设计技术、实验设计技术、数据采集过程、信号处理技术、图像评估技术等SAR实验的完整流程进行了高展示度、高保真度、高交互性的计算机模拟。一方面,该虚拟仿真实验可以帮助学生理解SAR设计、工作和应用的流程,巩固相关课程基础知识,激发学习雷达信号处理知识的兴趣;另一方面,可以考查学生对相关知识的综合应用能力,增强学生解决实际问题的技能。该仿真平台已成功应用于虚拟仿真教学课程实践,教学效果良好,对培养新工科技术型人才具有重要意义。

基于拖尾分布的高分辨率合成孔径雷达图像建模

基于中心极限定理的合成孔径雷达(SAR)图像统计分布不能反映高分辨率SAR图像尖峰和厚尾的统计特征.文中使用广义中心极限定理,由雷达回波的实部和虚部的对称稳定分布,得到SAR图像的拖尾分布(幅值图像的拖尾Rayleigh分布以及强度图像的拖尾指数分布),并以拖尾Rayleigh分布为例,讨论了拖尾分布的代数拖尾特征以及尖峰厚尾的统计特性.为了实现拖尾分布对高分辨率SAR图像的精确建模,基于第二类统计量,提出了对数累积量的参数估计方法,从而高效估计出拖尾分布的参数.真实SAR图像的建模实例表明,基于广义中心极限定理的拖尾分布可以精确描述高分辨率SAR图像的尖峰和厚尾的统计特征.

高分辨率合成孔径雷达图像的Gamma分布下最大后验概率降斑算法

针对传统的Gamma分布下最大后验概率降斑算法不能有效保留均匀区域的点目标,不能有效保留弱边缘以及不能有效滤除强边缘区域的斑点等问题,提出了基于第二类统计量的先验参数估计的高分辨率合成孔径雷达图像Gamma分布下最大后验概率降斑算法.使用Mellin卷积和斑点的乘性模型,Gamma先验分布的参数可由观察图像的前两阶对数累积量精确估计.所提算法具有解析的滤波输出,便于实现.农田和城区的高分辨率合成孔径雷达图像的降斑实验表明,与传统的Gamma分布下最大后验概率降斑算法相比,所提算法既能有效保留均匀区域的点目标,又能有效保留弱边缘,还能有效滤除强边缘区域的斑点.

天基逆合成孔径雷达脉内脉间运动补偿及高分辨成像

近年来,太空态势感知在军用和民用领域都得到了越来越多的关注。天基逆合成孔径雷达(SBISAR)能够实现对空间目标的高分辨成像,支撑部件提取、姿态估计、类型识别等后续任务,是太空态势感知的重要工具。然而,在SBISAR成像场景下,平台与空间机动目标间存在复杂的相对高速运动,传统距离-多普勒成像方法不再适用,必须进行运动补偿。本文针对高速径向速度下传统“停—走—停”模型失效、长相干积累时间内目标转速不一致的两个典型误差来源,分别设计了脉内运动及脉间运动补偿算法。首先,建立SBISAR成像的信号模型。然后,基于最小熵准则构建参数估计代价函数,通过估计目标对应回波信号的调频率,构造补偿项进而实现脉内补偿。同时,建立图像熵代价函数,在估计转动参数后,完成对目标转动的空变相位补偿。所提算法有效解决了天基高速机动背景下传统距离-多普勒成像方法的距离像展宽、方位散焦问题,实现了SBISAR对空间目标的高分辨成像。通过基于仿真数据的实验分析,验证了所提算法的有效性。

基于深度学习的高分辨率三维激光雷达成像目标检测方法

高分辨率三维激光雷达成像目标检测中受到双目视觉耦合干扰导致检测精度不高,提出基于深度学习的高分辨率三维激光雷达成像目标检测方法。采用视觉传感器与惯性传感器实现对高分辨率三维激光雷达图像采集,通过激光点云特征提取和动态场景图像融合的方法实现对高分辨率的三维激光雷达合成,采用补偿滤波方法实现对三维激光雷达成像目标检测过程中的点云畸变矫正处理,通过局部滑动窗口的图特征匹配和深度学习模型,建立激光雷达成像目标检测的深度特征匹配模型,根据特征匹配结果和激光雷达帧图匹配结果,实现对高分辨率三维激光雷达成像目标检测。仿真测试结果表明,采用该方法进行目标检测的激光雷达成像在噪声干扰下,峰值信噪比最低为41 dB,检测精度达到0.96。