| 基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法 |
| |
| 引用本文： | 秦斐,梁兴东,张福博,陈龙永,乔明,李焱磊,万阳良.基于机器学习的阵列层析SAR建筑物目标提取方法[J].信号处理,2019,35(2):176-186. |
| |
| 作者姓名： | 秦斐 梁兴东 张福博 陈龙永 乔明 李焱磊 万阳良 |
| |
| 作者单位： | 中国科学院电子学研究所微波成像技术重点实验室 |
| |
| 摘 要： | 阵列层析SAR通过交轨向布置多个不同高度天线、方位向合成孔径和斜距向大带宽信号,具备三维成像能力,单次航过即可实现观测区域的三维点云获取。受限于阵元数目和基线长度,高程向分辨率较低,同时建筑物区域存在叠掩,在三维重建过程中提取建筑物目标特征效率较低。针对这个问题,该文提出了一种基于机器学习的建筑物目标识别和提取算法,通过基于多元线性回归的点云分割、基于梯度算子的边缘提取和基于聚类分析的建筑物分区重建,进行建筑物立面、顶面和地面的提取,能够得到较好的立面与地面相交的脚印信息,大大提高了特征提取效率。通过国内首次机载阵列层析SAR实验数据处理结果,验证了该方法的有效性。
|
| 关 键 词： | 阵列层析SAR 三维建筑物提取 多元回归 聚类分析 点云 |
| 收稿时间： | 2018-09-10 |
Building Target Extraction Methods in Array SAR Tomography Based on Machine Learning |
| |
| QIN Fei,LIANG Xing-dong,ZHANG Fu-bo,CHEN Long-yong,QIAO Ming,LI Yan-lei,WAN Yang-liang.Building Target Extraction Methods in Array SAR Tomography Based on Machine Learning[J].Signal Processing,2019,35(2):176-186. |
| |
| Authors: | QIN Fei LIANG Xing-dong ZHANG Fu-bo CHEN Long-yong QIAO Ming LI Yan-lei WAN Yang-liang |
| |
| Affiliation: | Key Laboratory of Science and Technology on Microwave Imaging, Institute of ElectronicsUniversity of Chinese Academy of Science |
| |
| Abstract: | QIN Fei;LIANG Xing-dong;ZHANG Fu-bo;CHEN Long-yong;QIAO Ming;LI Yan-lei;WAN Yang-liang(Key Laboratory of Science and Technology on Microwave Imaging,Institute of Electronics,Chinese Academy of Science,Beijing 100190,China;University of Chinese Academy of Science,Beijing 100049,China) |
| |
| Keywords: | array tomography synthetic aperture radar 3-dimension building extraction multiple regression cluster analysis point-cloud |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《信号处理》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《信号处理》下载全文 |
|
