基于卫星参数预测的星载SAR图像定位方法研究

该文提出了一种基于卫星参数预测的无(少)地面控制点的星载SAR图像的定位方法。该方法利用待校正影像相邻景的成像参数,同时建立预测模型,内插或外推待校正SAR图像的成像参数,从而通过SAR共线方程模型实现无(少)地面控制点的星载SAR图像的定位。文中利用RADARSAT影像进行实验,取得了6～7个像元校正精度。     

一种新的稀少控制条件下机载SAR影像区域网平差方法的研究

困难测图地区缺少控制点一直是SAR图像校正的难点之一。该文针对机载SAR影像,提出了一种新的基于F.leberl构像模型平差的方法。借鉴光束法平差方法中解算前、后方交会的思想,交替趋近求解未知参量。实验结果表明,该方法不仅实现了在稀少控制点下求得定位参数的稳定解,而且有效减小了航带间同名点坐标误差,平差精度达到了单航带多控制点独立校正的水平。     

利用单个地面控制点的SAR 图像高精度立体定位

几何构像模型和定向参数解算方案的选择是实现SAR 图像高精度立体定位的关键。该文针对稀少控制下斜侧视SAR 图像高精度定位难题,设计了利用单个地面控制点的SAR 图像立体定位方案。该方案利用轨道参数获取成像瞬间天线相位中心的位置、速度,并利用一个地面控制点标定近距延迟和多普勒中心频率,实现定向参数的精确解算和SAR 图像的高精度立体定位。采用中国测绘科学研究院获取的机载SAR 图像进行了立体定位实验,统计分析了其定位误差,验证了该文方法的精确性和有效性。      

机载SAR图像快速经纬度计算及精度分析

从机载合成孔径雷达(SAR)距离一多普勒原理出发研究目标定位问题,文中采用多项式拟和平台位置,修正了零多普勒条件方程,建立了适合机载SAR的构像模型和坐标系变换关系,提出了一种实时无参考点定位情况下的雷达图像经纬度计算方法,并对影响定位精度的参数包括平台测量误差、多普勒中心估计误差和载机高度误差进行定量分析,实验结果表明该方法能有效地校正SAR图像存在的几何变形,定位误差精度与理论分析基本一致.     

机载SAR图像直接定位算法研究

机载SAR图像目标定位可通过数值分析的方法求解R-D模型方程组来实现.本文根据机载SAR的特点,对于迭代求解的关键点--初始点的选择进行了具体的探讨,给出了一种基于雷达照射方向的初始点选择方法,并推导出了计算初始点坐标的解析公式.最后明确给出了该目标定位算法的具体流程,并对该方法的迭代效率进行了仿真实验,考察了斜视角、雷达作用距离等因素对迭代效率的影响程度.仿真结果表明其具有较高计算效率,且保证了结果的唯一性.     

机载干涉雷达数据的直接地学编码处理

机载InSAR系统可以获取地面的高度信息，同时还能获取地面的SAR图像，因此机载InSAR可以获取地面的三维遥感信息。应用InSAR的图像和高度信息，结合飞机平台的三维位置和速度信息，依据SAR斜距一多普勒构像方程进行图像和DEM的地理编码处理，能够将SAR图像和DEM直接校正到大地坐标系统中，从而给出地面的三维遥感信息。通过对机载InSAR实际飞行数据像的处理，证明了该方法的可行性。     

SAR目标图像的统计特性

本文讨论了合成孔径雷达（SAR）图像中目标的统计特性和如何利用该特性进行自动SAR目标分类、识别,描述了一种测算基本雷达横截面的目标平滑算法。这种算法用于适当的噪声模型时,能产生出某一给定图像的许多实物构像,从而允许对目标的特征进行统计分析,增强基于特征的分类。本文用一个对实际目标进行简单分类的实验对上述理论进行了阐述。     

多策略ATLAS数据优选与影像匹配相结合的SAR高程控制点提取

为了精化星载SAR影像几何参数并提高立体定位精度,借鉴星载激光测高数据光学遥感影像高程控制点提取思路,设计了一种多策略高级地形激光测高系统(ATLAS)数据优选与影像匹配相结合的SAR高程控制点提取方法。该方法采用非夜间观测光子滤除、高置信度光子选取、SRTM DEM辅助的粗差剔除、大偏心率椭圆滤波核平坦区域光子筛选等多种策略,从ATLAS数据ATL03级产品中提取高质量、平坦区域的激光高程点,再依据SRTM DEM对斜距SAR影像进行地理编码,按激光高程点的平面坐标选取局部谷歌地球影像作为足印影像,采用秩自相似描述子进行足印影像与SAR地理编码影像的匹配,得到与激光高程点对应的SAR影像像点坐标,从而提取SAR高程控制点。采用中国登封市、日本横须贺市两个区域的ATLAS数据进行了高分三号SAR高程控制点提取实验,利用提取的高程控制点进行SAR影像几何参数精化,大幅提升了立体定位精度,验证了该文高程控制点提取方法的可行性和有效性。      

利用规则化热扩散方程的SAR图像桥梁检测

提出了一种利用规则化各向异性热扩散方程SAR图像分割的桥梁检测算法.该算法在Pemna和Malik提出的各向异性热扩散方程的基础上构造了一个新的扩散函数,利用数值逼近理论,得到一个新的规则化扩散模型,用此模型对图像初始分割的最大后验概率矩阵进行多尺度各向异性平滑,得到图像中河流的精确分割结果,最后在分割后的图像中按累加方向能量最小准则进行桥梁目标检测.真实数据实验结果表明,该方法能有效地抑制强斑点噪声,快速、精确地检测出SAR图像桥梁目标,同时保持桥梁的结构信息.     

基于稀疏表示和拉伸变换的SAR图像目标识别

目标识别是SAR图像解译的关键环节,针对已有基于稀疏表示的SAR图像目标识别方法识别率不高的问题,在分析影响识别率原因的基础上,结合SAR图像中目标区域和阴影区域特性,提出了一种基于稀疏表示和拉伸变换的SAR图像目标识别方法。该方法通过对训练样本图像进行拉伸变换生成了新的训练样本图像,利用已有的和新的训练样本图像构造稀疏字典,通过求解目标区域和阴影区域的联合稀疏表示,根据重构误差最小准则完成了SAR图像目标识别。利用MSTAR实测SAR图像对提出的目标识别方法进行了测试,结果表明新方法识别率高于已有方法,从而验证了新方法的有效性。