基于几何特征的高分辨率SAR图像飞机目标解译方法

针对高分辨率SAR(synthetic aperture radar)图像特性,提出了一种基于几何特征的飞机目标解译方法。首先,局部自相似性及DBSCAN(density-based spatial clustering of application with noise)算法用于提取感兴趣的目标区域;其次,机翼和机身形成的"T"型结构采用霍夫变换进行提取;最后,结合基于水平集的精细部件分割和共线性、对称性等先验知识,飞机目标的发动机和机头等部件得以提取。得到飞机目标的关键几何参数以用于目标识别和解译。基于miniSAR图像的实验验证了方法的实用性和有效性。

基于属性散射中心模型的SAR目标重构可视化增强方法

基于属性散射中心模型对实测SAR数据进行参数估计,利用参数估计的结果对实测SAR目标重构可视化增强对于辅助SAR解译人员进行判别具有重要的意义。该文提出了一种新的可视化增强方法,利用成像操作(IFFT)的线性特征,在参数估计的基础上,基于属性散射中心模型分别对各个散射中心自适应成像,最后叠加重构整幅SAR图像。实验结果表明,该方法可以有效提高目标重构的可视化效果。

典型地面车辆目标SAR图像仿真与评估

典型地面车辆目标SAR图像仿真对SAR图像解译和目标识别具有重要意义。在光学区目标雷达散射截面仿真基础上,研究实现了典型地面车辆目标SAR图像仿真技术,给出了坦克目标的SAR图像仿真结果。在此基础上,进一步研究了SAR图像仿真性能评估技术,在目视定性评估的基础上,引入了两个面向SAR图像解译与目标识别的SAR图像仿真性能定量评估指标。最后,通过目标仿真SAR图像与MSTAR实测SAR图像的比对,对仿真性能进行了定性、定量的分析与评估,验证了方法的有效性。

高分辨率SAR图像桥梁目标仿真与特性分析

该文针对多径散射特征,给出了一种高分辨率SAR图像的仿真与特性分析方法,以桥梁目标为例开展了分析,该仿真方法从SAR工作原理出发,利用几何光学法计算和分析桥梁目标的单次散射情况和多径散射情况,并根据雷达工作原理和成像机理利用散射数据获得仿真SAR图像。文中选择了悉尼大桥为研究对象,利用分辨率为1 m的Terra-SAR数据开展了实验,仿真获得的SAR图像与实际SAR图像的主要散射特征一致,验证了方法的有效性;同时,根据仿真算法的分析过程,文中给出了悉尼大桥SAR图像主要散射特征的细节解释。实验表明,该方法能够有效获得目标的多径散射特征,同时能够有效辅助目标的SAR图像理解工作。

高分辨SAR目标散射中心模型分析

散射中心是光学区雷达目标电磁散射的基本特征,是高分辨SAR图像解译的根本特征。以高分辨SAR图像解译为应用背景,分析了目前典型的三种散射中心模型(理想点散射中心模型、衰减指数和模型、属性散射中心模型)的优缺点和适用条件,并导出了模型及模型参数间的关系。通过理论分析、仿真及实测SAR图像数据验证了属性散射中心模型是目前最符合高分辨SAR图像解译应用需求的散射中心模型。在此基础上,分析了属性散射中心的特性与特点,为研究基于属性散射中心模型的高分辨SAR图像特征提取及解译方法奠定了基础。

基于感知编组的SAR图像建筑物检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像自动解译的需求,研究了高分辨率的SAR图像建筑物检测技术。由于人造目标按照某种方式有组织的构成,而机器视觉可以模拟人类视觉的感知编组能力获取图像的相关组织和结构,并可以根据特定的准则将提取到的图像特征编组成为更高层的结构,利用该特性,将感知编组方法用于检测建筑物,通过边缘检测和霍夫变换提取直线段基元,结合感知编组和建筑区在SAR图像上表现的亮度特征,提出了一种平行适应度函数辅助建筑物检测。基于对实测SAR图像的实验结果表明,该检测算法可靠,定位准确,并能有效地降低虚警率。

基于“数据驱动+智能学习”的合成孔径雷达学习成像

对感兴趣目标的数量、位置、型号等参数信息的精确获取一直是合成孔径雷达(SAR)技术中最为重要的研究内容之一。现阶段的SAR信息处理主要分为成像和解译两大部分,两者的研究相对独立。SAR成像和解译各自开发了大量算法,复杂度越来越高,但SAR解译并未因成像分辨率提升而变得简单,特别是对重点目标识别率低的问题并未从本质上得以解决。针对上述问题,该文从SAR成像解译一体化角度出发,尝试利用“数据驱动+智能学习”的方法提升机载SAR的信息处理能力。首先分析了基于“数据驱动+智能学习”方法的SAR成像解译一体化的可行性及现阶段存在的主要问题;在此基础上,提出一种“数据驱动+智能学习”的SAR学习成像方法,给出了学习成像框架、网络参数选取方法、网络训练方法和初步的仿真结果,并分析了需要解决的关键性技术问题。

雷达遥感在澜沧江中下游地区锰矿调查评价中的应用

澜沧江中下游地区地处热带-亚热带,植被及第四系覆盖严重,应用雷达遥感技术可以初步揭露植被覆盖,利用SAR图像识别主要岩石类型和构造形式,并圈定了主要含锰岩系,进而确定了成锰有利地段。

面向对象高可信SAR数据精确处理

针对合成孔径雷达(synthetic aperture rdar,SAR)数据在地形地物、森林植被等方面的处理与解译难题,介绍了近年来利用多角度、多波段、多极化、极化干涉等多模态航空航天SAR数据,建立基于散射机理的地物特性知识库,构建地形辐射校正模型、极化干涉处理模型、立体测量模型、基于知识的解译模型等,开发出高分辨率机载极化干涉SAR数据获取系统和SAR影像高性能解译软件系统,实现了精度高、可靠性强、识别类型丰富的SAR影像高可信处理与解译的原理、技术与方法,同时对成果在测绘、林业等行业的应用情况进行了介绍,对研究中存在的问题和解决思路进行了探讨。