InSAR DEM的质量评价

首先简要介绍ＩｎＳＡＲ的技术背景及其数据处理;然后选择香港作为试验区,将欧空局ＥＲＳ－１／２卫星对该地区所获取的６幅时序ＳＡＲ复数图像组合成１５个干涉对进行处理并得到了１５个相关图,对干涉相关性和数据质量进行了统计分析;最后基于Ｔａｎｄｅｍ干涉对建立ＤＥＭ并利用地面控制点进行纠正,选择局部区域与已有的ＤＥＭ比较,对干涉ＤＥＭ的精度做了分析和评价。     

InSAR技术获取高山峡谷区DEM精度研究

通过对金沙江河段高山峡谷区L波段的Alos-Palasar和C波段的Radarsat-2雷达单视复数数据的干涉处理,获取此区域的数字高程模型(DEM)。利用SRTM 90m分辨率的DEM为参考数据,通过对比分析发现InSAR技术生成的DEM精度与相干系数、地形和波长有密切的关系。同时也验证了在相干性好,地形起伏不太剧烈的地区,用InSAR技术生成DEM是可行的。     

基于外部DEM的InSAR图像配准方法研究

雷达图像的配准是进行雷达干涉测量(SAR Interferometry, InSAR)处理的关键,为了保证干涉相位图或形变相位图反映真实地面特性,需要雷达图像之间亚像元级精度的配准。首先综述了已有的基于外部DEM的InSAR图像配准方法的思路及其不足之处,并提出了一种全新的思路:以图像之间的相干性作为目标函数,利用搜索的方法实现了雷达成像方位向和距离向的最优时间常数的估计,从而实现雷达图像之间亚像元级配准;还进一步推导了数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的误差对算法精度影响的一个更加严密的表示。结论表明,在利用精确轨道数据的情况下,美国航天飞机测地计划SRTM获得的地形数据的精度可以满足精确雷达图像配准的要求。结果表明,利用基于外部DEM算法配准雷达图像在山区和大的时间基线情况下要优于常规相干多项式配准方法,理论上可以达到百分之一个像素的配准精度。     

基于SIFT算法的InSAR影像配准方法试验研究

配准是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)中极其关键的一个步骤。本文详细介绍了SIFT算法,并根据其特点将其应用于InSAR数据的配准过程中。实验结果表明:SIFT算法在InSAR配准中是一种简单、有效和可靠的配准方法。     

利用InSAR技术提取地质灾害信息的对比研究

目前遥感技术已经成为地质灾害监测得主要手段之一.首先详细阐述了利用卫星遥感影像提取地质灾害信息的方法,并以滑坡为例对国内外研究现状进行了综述.然后通过实例说明了利用InSAR技术提取地质灾害信息的有效性;通过对比研究,给出了雷达影像在监测地质灾害中的优势和不足.最后提出要综合利用多卫星来进行监测,以提高地质灾害信息提取...     

顺轨机载InSAR海面运动舰船成像

研究了顺轨双天线机载干涉合成孔径雷达（InSAR）的海面运动舰船目标成像问题.分析了船体散射点三维运动对舰船目标成像的影响,给出了顺轨InSAR对舰船目标成像的信号处理流程.利用双通道干涉对消处理,检测出存在三维运动的散射点,并对其信号相位进行估计.通过对存在三维运动的散射点实施相位补偿,改善对舰船目标成像效果,InSAR仿真数据的处理结果表明了本文方法的有效性.     

基于机载激光雷达数据的DEM获取及应用

作为直接获取对象表面点三维坐标的现代对地观测技术,激光雷达技术能够快速获取高精度地面高程模型。基于Lidar系统所获取的点云数据,通过过滤处理将区域纯地形特征信息与地物信息相分离,最终生成高精度的DEM,并在此基础上对同步获取的数码影像进行了正射纠正,为进一步的信息提取、定量分析及实体建模奠定基础。     

用于铁路勘察的机载LiDAR数据生产DEM方法研究

机载LiDAR数据是一种比较好的DEM生产的数据源,尽管生产流程基本成熟,但其中的一些关键技术还不能满足生产需求,需要在行业应用时加以深入研究。针对铁路勘察的具体特点和要求,提出了一种综合使用专业软件和多种航空摄影测量技术手段,满足铁路勘察设计需求的机载LiDAR数据生产DEM方法,并将其运用在生产实践中,大规模生产的结果表明,本流程和方法是可行的。     

利用星载InSAR技术提取镇江地区DEM及其精度分析

InSAR技术是目前获取高精度数字高程模型（DEM）的一种新方法。为了分析InSAR技术提取DEM的精度,首先介绍了美国航天飞机雷达SRTM DEM的精度和数据结构,然后以江苏镇江地区作为试验区,采用ERS1/2卫星影像来提取DEM,并对星载SAR提取的DEM与SRTM 3弧秒分辨率DEM的精度作了比较。 结果表明,利用星载SAR提取的DEM分辨率与SRTM 3弧秒分辨率的DEM相当,能很好地显示出地形起伏（如山脉、沟谷）的纹理特征。进一步的研究还表明,利用InSAR技术提取DEM的精度与SRTM 3 DEM之间存在5米左右的系统误差,并对产生这一系统误差的原因作了详细分析。     

机载X-波段双天线InSAR数据森林树高估测方法

短波长的干涉合成孔径雷达(InSAR)适用于数字表面模型(DSM)提取,但难以提取准确的林下地相位,在缺乏高精度数字高程模型(DEM)的森林区域,短波长InSAR数据估测树高的能力受到限制。针对这一问题,采用机载X-波段单极化(HH)双天线InSAR数据开展了森林树高估测方法研究。双天线InSAR可以忽略时间去相干的影响,并且X-波段波长较短,入射角较大(中心入射角45.77°),地表对干涉去相干的贡献可以忽略,因此可将干涉复相干作为体去相干,对体去相干模型中的结构函数进行勒让德展开,截取第0阶展开式得到了基于相干幅度的森林树高估测模型,利用均匀选取的LiDAR冠层高度模型(CHM)检验样本对估测结果进行严格的精度评价,并与差分法的树高估测结果进行对比。精度评价结果显示:相干幅度法与差分法都得到了较高的估测精度,两者的R~2、RMSE、总精度分别为0.81、0.86;1.20m、0.97m;86.4%、88.7%。研究结果表明:相干幅度与森林树高具有负相关关系,适用于估测树高,基于单极化相干幅度的估测模型也可以得到较高的估测精度,与差分法的估测结果相比,虽然估测精度略有降低,但此方法具有两方面的优势:一方面,估测结果不需要实测样地数据标定,对于没有实测样地数据的森林区域亦能进行高精度的树高估测;另一方面,相干幅度法不需要高精度的DEM,具有更强的实用性。     

基于空间特征的SAR图像分割方法研究

空间矩阵描述了不同区域间的相邻概率。SAR图像具有不同地域呈现不同纹理的特征,并且区域间有较大的对比度,因此SAR图像的空间矩阵具有同类区域间相邻概率最大,异类区域间相邻概率较小的特点。利用这一特点,该文提出了一种基于空间矩阵的图像分割的方法。该方法将空间矩阵作为适应度,用遗传算法可以使分割阈值收敛到最优,并在阈值搜索的过程中用孤立点检测的方法消除相干斑噪声的影响。仿真结果表明,这是一种有效的SAR图像区域分割方法。     

Forest canopy height and carbon estimation at Monks Wood National Nature Reserve, UK, using dual-wavelength SAR interferometry

Forest canopy height is a critical parameter in better quantifying the terrestrial carbon cycle. It can be used to estimate aboveground biomass and carbon pools stored in the vegetation, and predict timber yield for forest management. Polarimetric SAR interferometry (PolInSAR) uses polarimetric separation of scattering phase centers derived from interferometry to estimate canopy height. A limitation of PolInSAR is that it relies on sufficient scattering phase center separation at each pixel to be able to derive accurate forest canopy height estimates. The effect of wavelength-dependent penetration depth into the canopy is known to be strong, and could potentially lead to a better height separation than relying on polarization combinations at one wavelength alone. Here we present a new method for canopy height mapping using dual-wavelength SAR interferometry (InSAR) at X- and L-band. The method is based on the scattering phase center separation at different wavelengths. It involves the generation of a smoothed interpolated terrain elevation model underneath the forest canopy from repeat-pass L-band InSAR data. The terrain model is then used to remove the terrain component from the single-pass X-band interferometric surface height to estimate forest canopy height. The ability of L-band to map terrain height under vegetation relies on sufficient spatial heterogeneity of the density of scattering elements that scatter L-band electromagnetic waves within each resolution cell. The method is demonstrated with airborne X-band VV polarized single-pass and L-band HH polarized repeat-pass SAR interferometry using data acquired by the E-SAR sensor over Monks Wood National Nature Reserve, UK. This is one of the first radar studies of a semi-natural deciduous woodland that exhibits considerable spatial heterogeneity of vegetation type and density. The canopy height model is validated using airborne imaging LIDAR data acquired by the Environment Agency. The rmse of the LIDAR canopy height estimates compared to theodolite data is 2.15 m (relative error 17.6%). The rmse of the dual-wavelength InSAR-derived canopy height model compared to LIDAR is 3.49 m (relative error 28.5%). From the canopy height maps carbon pools are estimated using allometric equations. The results are compared to a field survey of carbon pools and rmse values are presented. The dual-wavelength InSAR method could potentially be delivered from a spaceborne constellation similar to the TerraSAR system.     

基于遗传规划的SAR图像目标识别

针对SAR图像目标的特征,采用新的Hu不变矩和仿射不变矩的组合作为特征矢量,设计了一种基于遗传规划的SAR图像目标识别算法。该方法不需要数据先验知识,通过自身的学习就能快速发现数据和数学表达式之间的联系。通过对MSTAR数据中的3类目标进行仿真实验,获得了较好的识别率。     

基于多尺度谱特征的SAR图像分割

该文结合多尺度技术与谱分析方法,提出了基于多尺度谱特征的图像分割方法,并将之用于SAR图像分割。该方法在多尺度框架内,提取每个像素在不同尺度下的局部谱特征(AR模型参数),并组合各尺度的谱特征为一多尺度谱特征向量,作为该像素的分类特征,利用一基于二元假设检验的分类器对该像素分类。与单一尺度的谱特征分割方法相比,多尺度谱特征分割保留了算法简单的优点的同时,在小窗口情况下,仍能给出较平滑的分割结果,从而减小了计算复杂度。     

利用PolSAR数据提取人造目标的进展分析

极化合成孔径雷达(PolSAR)图像包含目标丰富的散射信息,在人造目标提取中具有重大的应用潜力.对利用PolSAR图像进行人造目标提取的方法进行了分类和梳理,对近年来该领域出现的新技术和新方法进行了介绍,重点介绍了PolSAR人造目标提取的最新进展,指出了当前存在的问题,对PolSAR人造目标提取的发展趋势进行了展望.     

高分辨率SAR图像高速公路提取算法

给出了一种新的高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像高速公路提取算法。首先对SAR图像进行FROST滤波,抑制斑点噪声,再使用OSTU算法对SAR图像进行二值化,然后使用腐蚀-膨胀算法与HOUGH变换对二值化后的SAR图像进行处理,提取出高速公路中的隔离带,再利用圆形模板匹配方法提取高速公路中单行道的道路中心线,最后基于单行道的宽度提取出整个高速公路。实验结果表明,该方法可以消除噪声与干扰的影响,完整地提取出高速公路。     

利用高分辨率SAR立体像对提取数字地形模型研究

高分辨率的SAR卫星都具有多角度的扫描能力,使其同样具有立体观测的能力,为我们提供了另一种产生DEM的手段。利用SAR立体像对提取DEM的影响因子包括:数据类型斜距和地距、控制点和连接点、分辨率和相关器以及噪声和数据深度等。本文利用在两个地区的五景SAR像对就生成DEM和这些因子对DEM的影响进行了研究。通过研究发现TerraSAR-X和CosmoSkymed同样具有很好的立体成像能力,可以用来提取数字地形模型。适合利用其他手段生成DEM困难的地区使用。     

ADSP-TS201在SAR信号方位预处理中的应用

在机载SAR的实时成像处理器中,回波信号方位向带宽以及方位向采样率不能很好的满足成像处理的要求,本文选择ADSP-TS201处理器芯片对回波信号在成像之前对其进行方位向预处理。在软件实现过程中充分利用此芯片的功能特点,使得预处理在精确度和效率上都很好的满足了成像处理的要求。     

基于高分辨SAR图像区域入射角反演及高度提取方法

分析在无成像参数条件下提取单极化高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像中的目标高度信息的方法.高分辨率SAR图像中目标信息丰富,可以解译出目标的多种信息,但是通常得到的图像经过了一定的处理,失去了成像参数.在这种情况下,首先依据目标的SAR成像原理,利用目标的阴影和叠掩推导了目标成像时的区域入射角计算公式,再利用此入射角来反演目标的高度信息.最后,利用MiniSAR图像进行了试验分析.     

基于小波变换的多尺度SAR图像比对

提出一种基于小波变换在多尺度条件下用特征匹配进行SAR图像比对的方法，针对不同时间所采集的同一区域的SAR图像，自动快速地确定感兴趣的区域（ROI）并作出标识。实验结果表明，该方法能准确地进行SAR图像比对和ROI标识，具有实际应用价值。