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基于噪声影响较小的极化干涉数据的互相关矩阵,提出了一种新的林高估计方法.该方法使用互相关矩阵的奇异值分解代替ESPRIT方法中相干矩阵的特征分解,获取森林散射中心的干涉相位信息,再由森林散射中心的干涉相位差估计森林高度.该方法不但能抑制噪声对森林散射中心干涉相位估计的影响,还提高了运算效率.L波段松树林极化干涉仿真数据验证该方法的有效性. 相似文献
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提出一种极化干涉SAR数据滤波方法.通过结合最优干涉相干系数和Freeman-Durden分解的非监督分类方法,利用干涉信息对极化信息不敏感的体散射区域进行进一步的划分;再选择与中心像素同类且干涉相位相近的像素参与滤波,达到在滤波的同时更好地保护数据极化信息和干涉信息的目的.利用ESAR数据进行实验,证明2种改进算法在抑制相干斑的同时,能有效保持目标散射特性、数据极化信息和干涉信息. 相似文献
3.
建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度|τ2|进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。 相似文献
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提出一种新型的空域极化SAR数据相干斑滤波方法,改进了Sigma滤波并结合基于Freeman-Durden分解的Wishart非监督分类方法,在保留强点目标的同时,有效选择同质区域且具有相同散射类型的像素参与滤波.实验结果表明,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法均具有优越性,且能保持极化SAR数据的地物散射特性. 相似文献
5.
SAR层析成像利用多航过复数据对观测目标进行高程向重构，全极化数据具有丰富的散射信息。将全极化数据与SAR层析成像相结合，利用城市建筑高程向散射体的稀疏性和全极化数据信号稀疏支撑集相同的特点，提出基于组稀疏约束和稀疏约束相结合的求解模型，并利用层次稀疏的方法对模型进行求解。通过Monte Carlo仿真实验将该模型法的性能与单极化层析成像模型和基于组稀疏的求解方法的性能进行对比，并将该方法应用到实测数据的半点目标仿真实验中。结果表明，本文提出的方法提高了高程向重建精度，且有更好的鲁棒性，在低信噪比下也能较好地恢复目标的高程向信息和后向散射系数。 相似文献
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目前,有多种算法利用定标场和布设的定标器估算幅相不平衡,但基于定标场和定标器的方法存在时间和空间上的局限性,不能满足常态化极化质量监测的需求。基于地物的散射统计特性,提出一种基于普通分布目标的极化SAR幅相不平衡快速评价方法。给出该方法对地物散射特性的要求,并采用统计计算的策略,降低方法对地物的要求。该方法能够实现幅相不平衡的便捷常态化评估。半物理仿真实验和GF-3实测数据实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
8.
为了简化多通道InSAR数据仿真的步骤,给多通道InSAR技术的研究提供参数可控的仿真数据,提出一种多通道InSAR干涉图的仿真方法.方法由已知的数字高程模型(DEM)和系统参数计算得到每个干涉通道的真实干涉相位,并根据各种噪声引起的去相关计算相应的相干系数,然后利用舍选法生成相应的相位噪声加入到真实干涉相位中,这样便得到所需的多通道InSAR干涉图.分析和仿真结果表明,该方法简便易行,且严格考虑了干涉相位噪声的概率密度函数,为各种多通道InSAR技术的性能对比和定量分析提供合适的仿真数据. 相似文献
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针对机载刚性三基线干涉合成孔径雷达的应用需求,在存在干涉相位噪声的情况下,研究基于2个地面控制点估计系统基线倾角和干涉相位偏差的问题,分析干涉相位噪声对参数估计精度的影响,提出一种三基线联合参数估计方法.使用牛顿法求解系统参数估计方程,根据不同基线的高程测量精度,对目标函数进行加权处理,并使用不同基线得到的高程差来评价参数估计效果.仿真结果表明,相比于传统的单基线参数估计方法,该方法具有较高的参数估计精度. 相似文献
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研究干涉SAR图像数据压缩问题,提出将干涉SAR的数据压缩转化为一个幅度图像的压缩和一个干涉相位图的压缩. 设计机上信号处理流程,给出基于DCT和DWT的2种机上数据压缩方法,并对其数据压缩性能进行分析. 针对相干斑对干涉相位影响较大的问题,在对干涉相位图进行压缩前,插入回转中值滤波. 不同信噪比下干涉SAR仿真数据和实际数据的处理结果,表明了本文方法的有效性. 相似文献
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为满足实时地形测绘需求,从算法本质上解决运算量太大的问题,提出基于机载双天线InSAR系统的实时DEM生成算法.采用非线性ECS自配准成像算法,获取高精度配准的双通道SAR图像,省略了后续非常耗时的配准过程.对获取的双通道SAR图像,进行快速干涉滤波产生高质量干涉条纹,进而对该条纹采用基于密集残差点划分的快速相位展开算法,获得无缠绕干涉相位.对于传统非常耗时的参数定标问题,采用基于外部粗精度DEM数据的初始相位偏置实时估计算法,并结合在定标场获取的基线长度、基线倾角和绝对延迟时间等参数进行反演,实时获取DEM.通过算法实时性分析,给出硬件实现方案.实际InSAR数据处理结果验证了本算法的有效性. 相似文献
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针对相干性这一合成孔径雷达(SAR)图像分析常用的特征量进行分析,首先从理论上分析高分辨率SAR图像中人造目标和自然地物等典型目标的子孔径、子频带以及不同子孔径重轨干涉图像间的相干系数,然后利用高分辨率星载SAR实际数据开展上述相干系数的计算,验证分析的正确性。随后根据不同地物在不同维度相干系数上体现的不同特点,进行非监督地物分类,并给出不同类别所表征的地物特点。分析结果可为高分辨率SAR数据的优化应用提供支撑,并可加深对SAR不同地物目标特性的理解。 相似文献
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在实际的SAR场景中,由于载机平台运动的不规律会引入相位误差,这将导致SAR图像出现模糊,甚至不能形成图像,因此需要准确地估计和补偿相位误差.提出一种较好的SAR相位历史估计算法,在方位向应用延时自相关方法进行准确的相位估计,由此实现SAR的准确聚焦成像.该相位估计方法具有较高的计算效率,非常适合于实时SAR系统.利用对实际SAR数据的聚焦处理证明了该方法的有效性. 相似文献
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提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的重轨干涉SAR形变检测方法.DCS理论利用多次观测信号集的联合稀疏特性和相关性,对信号集进行联合重建.本文将DCS理论引入微波成像形变检测中,并对地基SAR复数据进行处理,利用相位数据检测场景形变,比较压缩感知(CS)算法和DCS算法在降采样条件下的重建结果.CS算法和DCS算法都具有保相性,在幅度和相位图像中可以很好地消除副瓣,成像效果比Omega-k算法好.基于DCS的稀疏微波联合观测系统可以利用多幅场景间回波数据的联合稀疏特性,进一步降低数据采集,实现准确重建和检测. 相似文献
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基于InSAR目标三维重建原理对分布式卫星SAR干涉测高系统模型及工作原理进行了分析,给出了完整的目标位置三维重建闭合形式解;并对影响三维重建精度的主要误差源——基线矢量误差和干涉相位误差进行了详细分析;最后通过仿真分析了基线矢量误差和干涉相位误差特性,从而为系统参量定标及其校正提供了基础. 相似文献
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针对SAR原始数据压缩,在传统BAQ算法基础上,提出一种分块量化比特率可变的BAQ算法,在保持各分块平均比特率固定的前提下,针对不同的数据分块自适应选择量化比特率。与已有的改进型BAQ算法相比,比特率选择机制基于分块数据的信号功率大小,不需要成像区域的先验知识。新方法能够明显提高数据量化信噪比并降低SAR复图像相位误差,而运算复杂度增加很小,并可以实现分数比特率,适应于不同通信带宽的数据传输需要,增加了SAR原始数据实时传输的灵活性。 相似文献
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由于缺少SAR散射波干扰真实数据,建立了SAR散射波干扰的物理模型,分析了地面散射点的分布特征,给出了仿真结果.结果表明,对于极度粗糙地表和中等粗糙地表,散射波干扰充斥于SAR的整个波束,不能采用空间滤波的方式进行干扰抑制;对于中等粗糙地表,增加快时间采样点数,可以增加相关散射点的数量,因此可以用空间-快时间自适应滤波的方法提高干扰抑制性能. 相似文献