雷达遥感在环境保护工作中的应用

雷达遥感具有穿透力和全天候作业的优势,在环境保护领域中应用需求广泛。面对国家日益严峻的环保形势和最新发射的环境雷达卫星,急需系统介绍雷达遥感技术在环保领域中的应用。文章通过全面分析合成孔径雷达（SAR）在溢油、水华、土壤湿度、植被长势、生物量以及应急监测等环境保护中的应用,为已经发射的环境一号雷达卫星提供明确的应用目标,并为构建全天候、全天时的环境天地一体化监测体系提供重要的技术参考。     

电磁散射特征提取与成像识别算法综述

合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性,是SAR图像解译的关键支撑。近年来,如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果,总结归纳了其中的关键要素和主要思路,详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用,展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。      

光与雷达遥感协作及其农业应用

用遥感影像提取农作物信息是精细农业的基础.传统的光学遥感局限于大气无云的优质影像,而微波遥感在提取农作物信息方面尚未得到充分的利用.寻找一种能够克服这些局限的农作物遥感信息提取的方法是有意义的.探讨了一种光和雷达遥感协作的方法,并应用于土壤和植被信息的提取,验证其应用潜力.用Karam等(1992)的微波散射模型,并作了相应修改:1)考虑粗糙地表面后向散射;2)光学遥感作为模型变量直接输入.将这种协作方法应用到两个数据集的处理,一个来自亚利桑那Maricopa农业中心,一个来自日本国家农业-环境科学协会的Tsukuba试验基地.这些数据包括一些实测的土壤和植被的数据以及陆地卫星Landsat和欧洲遥感卫星ERS遥感影像.结果初步表明雷达影像和光学影像在提取土壤和植被信息时可以有效地结合起来,在特定地方的农业管理中有着较好的应用前景.     

分析圆柱油罐目标合成孔径雷达图像的新方法

该文提出了一种针对油罐目标的合成孔径雷达(SAR)图像的分析方法。该方法根据圆柱油罐具有圆型边缘和圆柱型外形的几何特点,利用物理光学法(Physical Optics,PO)和增量绕射长度(Incremental Length DiffractionCoefficients,ILDC)理论建立了油罐目标的散射模型,并基于该模型推导了圆柱油罐的散射中心分布特征,同时引入投影映射算法(Mapping and Projection Algorithm,MPA)建立了成像模型,有效利用了单一视角的散射数据进行SAR图像模拟,仿真结果与实际SAR图像散射特征吻合,验证了方法的有效性。同时,利用45组实测数据得到了SAR图像散射中心的特征,并根据建立的散射模型和成像模型,分析和总结了油罐目标SAR图像的主要散射特征,为SAR图像中基于油罐目标的识别领域提供了理论依据。     

深度卷积神经网络在SAR自动目标识别领域的应用综述

深度卷积神经网络（DCNN）可自动学习目标层次化特征,在合成孔径雷达（SAR）自动目标识别（SAR-ATR）领域具有广泛应用前景。首先,介绍了DCNN的基本原理以及DCNN在光学图像上的应用与发展;然后,介绍了SAR-ATR的基本概念,综述了DCNN在SAR图像语义特征提取、片段级SAR图像分类、基于数据增强技术的SAR自动目标识别、异质图像变化检测等领域中的前沿应用研究及代表性网络架构;最后,总结并讨论了DCNN在SAR-ATR应用中存在的参数设置经验化、算法泛化能力较弱等不足,并对未来研究方向进行了展望。     

遥感、遥测、遥控

TP7 2005011555光与.达遥感协作及其农业应用/齐家国,王翠珍,张任铎,高伟,曹广真(复旦大学)It电波科学学报一2004,19(4)一399一404用遥感影像提取农作物信息是精细农业的基础.传统的光学遥感局限于大气无云的优质影像,而微波遥感在提取农作物信息方面尚未得到充分的利用.寻找一种能够克服这些局限的农作物遥感信息提取的方法是有意义的.探讨了一种光和雷达遥感协作的方法,并应用于土壤和植被信息的提取,验证其应用潜力.用K aram等(1992)的微波散射模型,并作了相应修改.1)考虑粗糙地表面后向散射;2)光学遥感作为模型变量直接输入.将这种协…     

基于SAR极化特征的SVM道路提取方法研究

SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路.     

基于联合特征和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR地物分类作为极化SAR数据解译的关键环节,已成为遥感领域研究的一个新热点。在充分研究现有方法的基础上,给出了一种联合特征和SVM相结合的极化SAR图像分类方法。该方法基于目标分解理论提取极化SAR图像的多类散射特征,并结合具有上下文知识的纹理特征,构建联合特征矢量;利用提取样本区域像素的联合特征矢量训练SVM分类器;将未知数据输入训练好的分类器完成最终的分类。实测SAR图像数据的实验结果表明,算法能够充分利用极化SAR图像电磁散射特性及纹理特征的互补性,具有较好的分类性能。     

基于二维极化特征的PolSAR图像决策分类

决策树模型在极化SAR数据分类中有着极大的应用价值,既能描述分类结果的极化散射机制,又能获得较好的分类精度。但在对散射机制相似的地物进行分类时,由于经典决策树模型的节点采用的是单个特征,分类精度不理想。因此,该文提出了节点采用2维特征的方法,即在特征集相同的前提下,每次取两个特征组成特征矢量用于节点,提高了经典决策树难以区分的地物的分类精度;并且利用分类结果的混淆矩阵准确定位了导致分类误差的节点,进而对节点进行有针对性的反馈调整,进一步提高了指定地物的分类精度。利用AIRSARFlevoland数据验证了该方法的有效性,并结合极化特征描述了Flevoland地区多种植被的极化散射机制。      

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。     

Radar polarimetry: analysis tools and applications

The authors have developed several techniques to analyze polarimetric radar data from the NASA/JPL airborne SAR for Earth science applications. The techniques determine the heterogeneity of scatterers with subregions, optimize the return power from these areas, and identify probable scattering mechanisms for each pixel in a radar image. These techniques are applied to the discrimination and characterization of geologic surfaces and vegetation cover, and it is found that their utility varies depending on the terrain type. It is concluded that there are several classes of problems amenable to single-frequency polarimetric data analysis, including characterization of surface roughness and vegetation structure, and estimation of vegetation density. Polarimetric radar remote sensing can thus be a useful tool for monitoring a set of Earth science parameters     

军事科技中的微波遥感信息技术

空间微波遥感信息技术的发展与国家安全、军事环境监测、导弹制导、背景中目标识别与跟踪、军事预警、电子对抗等军事高科技有着十分密切的关系。本文讨论我们的微波遥感信息研究在现今军事科技中几个方面的应用。其中包括导弹制导时地表散射杂波的模拟与多谱勒频移的仿真,合成孔径雷达(SAR)图像中船行尾迹对海面舰船的识别,浅海水下地形的反演,低掠角入射海面与舰船的双站散射模拟,从SAR,SSM／I(SpecialSensorMicrowave／Imager)星载微波主被动遥感图像数据反演特定区域的气象等环境特征。     

基于多源雷达遥感技术的黄河径流反演研究

黄河是我国华北地区重要的水资源,采用雷达遥感方式对其径流进行监测可以便捷地反映出黄河的旱涝变化趋势,具有重要的现实意义。目前,雷达遥感径流反演常用雷达高度计(RA)获取水位信息用以构建水深-径流模型,这种方法忽略了河面变化对径流波动的影响,具有一定的局限性。该文提出一种基于多源雷达遥感技术的径流计算模型(MRRS-RCM),综合应用RA测高技术与合成孔径雷达(SAR)信息提取技术,以曼宁公式为基础,构建MRRS-RCM模型实现径流反演。该文选取黄河下游3个研究站点进行径流反演实验,结果证明MRRS-RCM模型径流反演结果的相对均方根误差(RRMSE)达到13.969%,优于传统径流监测15%～20%的精度要求。     

Development of a ground-based polarimetric broadband SAR system for noninvasive ground-truth validation in vegetation monitoring

We have developed a ground-based polarimetric broadband synthetic aperture radar (SAR) system for noninvasive ground-truth validation in polarimetric SAR remote sensing of terrestrial vegetation cover. This system consists of a vector network analyzer, one dual-polarized antenna, and an antenna positioner. It can be operated in a frequency range from 50 MHz to 20 GHz, with a scanning aperture of 20 m in the horizontal and 1.5 m in the vertical direction. Tests carried out with standard reflectors showed that the polarimetric measurement capabilities of this system are satisfactory. Using the polarimetric ground-based SAR (GB-SAR) system, we carried out measurements on a specific vegetation cover pertinent to the remote sensing of forested regions within Sendai City, consisting of three different kinds of trees common within the Kawauchi Campus of Tohoku University. Measurements were collected in spring, summer, and autumn. Three-dimensional (3-D) polarization-sensitive images were reconstructed from the acquired data. Analysis of the 3-D polarimetric images of each measurement found differences (at times strong differences) among the polarization signatures. There were stronger reflections in all of the HH, VH, VV images in the second (summer) measurement, especially in the VH image, due to the substantial growth of branches and leaves in summer. This ground-truth validation system provided valuable information about the scattering mechanisms of the three trees selected for analysis in different seasons, which can be detected by broadband polarimetric ground-based SAR measurements. The experimental results demonstrate the excellent polarimetric performance of the newly developed SAR imaging system, which should find many useful and immediate applications in noninvasive ground-truth validation of diverse terrestrial vegetation covers.     

Radar signatures of terrain: Useful monitors of renewable resources

The development and utilization of techniques for civilian-oriented satellite remote sensing of the earth began in the early 1960's with the launch and operation of meteorological and weather satellites. Among the numerous sensing systems that have since been transported into space for experimental and operational purposes, the four satellites in the Landsat series have played a leading role in establishing remote sensing as an integral natural resource management tool in today's technological society. The Landsat systems-three of which were placed in orbit in the 1970's, and one in 1982-were equipped with multispectral optical scanners designed primarily for land applications. Despite their usefulness in a wide variety of geoscientific applications, the optical scanners do, nevertheless, have their limitations; the most serious of these is their inability to provide information about the surface of the earth when obscured by cloud cover. In the field of remote sensing, the decade of the 1980's will witness a new generation of space sensors; chief among them will be the synthetic-aperture radar (SAR). In addition to its cloud cover penetration capabilities, the SAR possesses many attributes in terms of its electro-magnetic response to surface features. As a result, the use of radar imagery, together with optical imagery, is expected to yield both greater amounts of and more accurate information about the earth's surface than has hitherto been possible. This paper endeavors to provide a general overview of the backscattering behavior of terrain surfaces, and to examine the potential use of radar in the monitoring of renewable resources.     

基于Sentinel-1/2遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演

冬小麦是我国重要粮食作物之一,对冬小麦覆盖地表土壤水分进行监测有助于解决因土壤供水导致的冬小麦歉收和农业用水浪费等问题。为了降低冬小麦覆盖地表土壤水分微波遥感反演过程中冬小麦对雷达后向散射系数的影响,该文基于Sentinel-1携带的合成孔径雷达(SAR)数据和Sentinel-2携带的多光谱成像仪(MSI)数据,结合水云模型,开展冬小麦覆盖地表土壤水分协同反演研究。首先,基于MSI数据,该文定义了一种新的植被指数,即融合植被指数(FVI),用于冬小麦含水量反演;然后,该文发展了一种基于主被动遥感数据的冬小麦覆盖地表土壤水分反演半经验模型,校正冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;最后,以河南省某地冬小麦农田为研究区域,开展归一化水体指数(NDWI)和FVI两种指数与VV, VH, VV/VH 3种极化组合而成的6种反演方式下的土壤水分反演对比实验。结果表明:以FVI为植被指数,能够更好地去除冬小麦在土壤水分反演过程中对雷达后向散射系数的影响;6种反演方式中,FVI与VV/VH组合下的反演效果最优,其决定系数为0.7642,均方根误差为0.0209 cm3/cm3,平均绝对误差为0.0174 cm3/cm3,展示了该文所提土壤水分反演模型的研究价值和应用潜力。     

基于分类统计的PolInSAR植被高度最大似然估计

极化干涉SAR是一种集极化和干涉SAR优势于一体的新型遥感技术.结合两层植被随机体散射模型和极化分解技术,基于极化干涉SAR数据的概率分布统计特征,提出一种利用参数迭代求解预测模璎和测量值最小似然距离的植被高度反演方法.该方法克服了传统最大似然估计方法需已知地表散射特征参数的约束,减少了计算复杂性.最后通过极化干涉SAR仿真数据实验分析,文中算法相对于三阶段反演算法提高了植被高度估计的精度.验证了算法的有效性.     

合成孔径雷达图像海洋内波探测研究综述

近年来,利用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像进行海洋内波探测在海洋遥感领域受到极大关注,成为SAR 重要的海洋应用之一。该文围绕SAR 图像海洋内波探测专题,综述了具有代表性的国内外研究成果,分别在内波参数反演方法、雷达参数及风场对SAR 内波成像的影响、内波2 维SAR 成像仿真等3 个研究方面进行了详细的介绍以及归纳总结。      

线性调频连续波SAR成像处理研究

机载遥感微波成像雷达在地球观测特别是在城市应用中起着非常重要的作用，线性调频连续波雷达设备的高可靠性和紧凑性、低成本使得其适于机载系统多次重复应用，分析了连续波线性调频雷达构成机载合成孔径雷达的优点和应用环境，分析了连续波线性调频合成孔径雷达(SAR)的信号设计和相应的信号处理方法，给出了相应的仿真结果，通过仿真可以看出，连续波SAR具有较好的空间分辨力。     

用于SAR遥感图像车辆型谱级识别的高阶特征表示多尺度残差卷积网络

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）对地观测具有覆盖面积广、多极化、多分辨率、全天时全天候观测的特点,被广泛应用于智能化监测系统。随着SAR遥感图像分辨率的提升,目标型谱级识别成为了一项挑战。本文使用聚束成像模式下10种型号车辆的0.3米分辨率、HH极化、多方位角的观测数据,针对型号类间差异小而导致的传统分类算法性能较差的问题,提出了多尺度特征提取残差结构,并结合高阶特征表示提升了深度卷积网络的分类性能,实现了高精度的SAR遥感图像车辆型谱级识别。所提出的方法在公开的MSTAR数据集上开展了详细的实验验证,结果表明本文提出的方法优于现有的智能化分类算法,对10种型号车辆目标识别的总体精度（Overall Accuracy, OA）达到了99.88%。