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提出利用合成孔径雷达简缩极化干涉数据的目标分解方法. 将全极化干涉目标分解方法扩展到简缩极化干涉数据处理,由简缩极化互相关矩阵分解出3种散射分量. 针对简缩极化数据量减少造成的方程欠定问题,利用极化度估计体散射功率,通过遍历简缩极化相干区域寻找最长轴和判断地表相位获得偶次散射相位估计,最终得到各散射分量的功率和相位中心高度的估计. 利用L波段全极化干涉仿真数据合成简缩极化数据集,验证了算法的有效性. 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
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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
4.
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
5.
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
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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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极化合成孔径雷达（PolSAR）以其多参数、多通道、多极化、信息记录更加完整等特点，在城市地物提取领域中发挥着重要作用，并已成为遥感影像研究领域的热点。选择覆盖苏州市的Radarsat2影像，利用极化非相干分解法和灰度共生矩阵法分别提取19种极化特征和8种纹理特征，通过分析建筑物、植被和水体的极化特征和纹理特征进行特征组合，结合主成分分析法（PCA）和支持向量机法（SVM）对城市建筑物进行提取，并定量评估精度。结果表明：基于极化特征的建筑物提取精度最高为92.4%；基于纹理特征的提取精度最高为88.9%；极化特征与纹理特征相结合可以提高精度，最高精度为93.7%；PCA特征融合算法具有较高的运算效率，同时提高了精度。 相似文献
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合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）在合成孔径累积时间内仅在小范围方位角获取目标的后向散射特性，导致SAR图像对观测方位向的变化极其敏感。通过图像非相干合成方法将不同方位向上的多幅同目标SAR图像合成单幅特征更明显的SAR图像，通过二维主成分分析方法提取特征和k-近邻分类方法实现目标识别。在两组不同数据集上对识别性能进行分析。实验结果表明，多角度SAR的识别率比单一角度更高。多角度SAR对观测平台俯视角的变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
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提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先，在目标分割的基础上，利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波，增强目标的局部特征；然后，根据稀疏表示模型，以训练样本特征为原子构建字典，利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征，进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。 相似文献
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船舶检测是SAR海洋应用的重要方面。提出一种通用的检测方法，用以检测不同状况下的SAR图像船舶目标。首先将SAR图像分解为金字塔图像序列，然后对其中每一层图像使用谱残差法进行显著性检测，得到包含船舶目标的显著性子图；而后融合各子图得到最终显著图，对该显著图应用优化阈值的分割方法得到最终的检测结果。SAR数据实验结果表明，该方法具有复杂度低、检测精度高等特点，且极大降低了对先验知识的依赖。 相似文献
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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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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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提出一种基于特征筛选和二级分类的建筑提取算法。该算法首先对极化SAR数据进行精致Lee滤波,获取多维极化特征和纹理特征构成原始特征集;然后将随机森林作为初级分类器评估各特征的重要性,依据重要性排名进行特征筛选;最后通过支持向量机对特征子集进行次级分类,并用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据实验结果表明,本算法可有效提高极化SAR建筑提取准确率。 相似文献
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提出一种基于建筑物几何特征的高分辨率（VHR）SAR图像仿真方法。该方法首先构建成像场景模型,以改进的光学着色模型近似散射模型;然后在场景间进行射线追踪,得到目标的散射强度信息和位置信息;为使仿真图像更加真实,引入后处理过程;最后经二维成像,得到逼真的建筑物SAR仿真图像。分析和仿真结果表明,该方法准确高效地仿真建筑物在SAR图像中的几何特征和辐射特征,可为理解和解译SAR建筑物图像提供有效的数据支撑。 相似文献
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多通道合成孔径雷达地面运行目标指示(synthetic aperture radar-ground moving target indicator,SAR-GMTI)系统的数据按一定方式重组并处理后,可认为是由表示地杂波的低秩矩阵、表示运动目标的稀疏矩阵和表示噪声的矩阵这3部分组成.但已有的基于矩阵分解的GMTI方法,... 相似文献
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详细地分析了Huynen目标分解方法的基本理论.简要介绍Barnes-Holm目标分解与Yang目标分解的基本原理,强调这2种方法对Huynen目标分解的补充与改进.最后将3种目标分解方法应用于实际数据,分析其应用效果,提出方法的优点与不足. 相似文献
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为了保持多极化SAR图像的极化特性,协方差矩阵中的每一个元素都必须在相同的局部同质区内进行独立的滤波处理。大多数滤波方法都采用了固定大小的滑动窗技术,导致其同质区域的大小不能自适应于局部纹理的变化,因此,很难解决保留结构特征和平滑斑点噪声这对矛盾。要解决该问题,可采用大小可变的滑动窗来搜索局部的最大同质区,最大同质区的大小能自适应局部纹理的变化。实验结果表明,该方法能有效地保持图像的空间结构特征和极化特性,同时也能获得较好的斑点噪声抑制效果。 相似文献
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提取建筑物屋顶是建筑物三维重建的一个重要步骤,为了更精确的提取建筑物屋顶,本文融合了高分辨率的光学和SAR图像。利用SAR图像中建筑物的叠掩来确定光学图像中的建筑物,从而在光学图像上确定一个包含建筑物屋顶小窗口,利用ISODATA分类方法对小窗口进行了分类来获取建筑物屋顶类别或屋顶轮廓,最后计算得到屋顶的规则轮廓。从计算结果上看该方法是可行的。 相似文献