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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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SAR图像的绝对辐射精度直接影响SAR定量化应用水平,现有基于定标器的绝对辐射定标方法难以对SAR系统进行持续监测。如能在普通场景中找到一种稳定的散射特征量,则可将其作为参考实现常态化定标。针对C波段SAR图像,建立不同类别地物散射样本库,分析发现城区的后向散射系数中值重心具有良好的时间稳定性,进而提出一种基于神经网络的城区地物精筛与散射稳定特性提取方法。测试数据及与热带雨林数据的比较实验表明,该方法提取的散射稳定特性可用于SAR系统的常态化辐射定标。 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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