共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
胶东地区的星载SAR地质探测 总被引:1,自引:0,他引:1
本文总结了星载合成孔径雷达在胶东地区地质应用中取得的一些具有重要意义的研究成果及图像处理分析结果。利用ERS-1 SAR和JERS-1 SAR图像在胶东地区发现了东西向韧性剪切带,基中以东尹-西林剪切带最为典型,该方向的构造运动对于胶东金矿区的金元素富集起到了重要作用;在图像分析、结合野外调查和实验室观察的基础上,提出唐家泊影像异常为陨击遗迹的假说。为满足地质应用研究的需要,还研制了噪声抑制、多统 相似文献
2.
目的 掌握海上船舶分布状态对于海上交通流分析和通航安全管理具有重要作用。遥感技术,特别是星载合成孔径雷达(SAR)技术的发展,为大范围海上船舶检测提供了有效的手段,但受SAR成像机制影响,海上船舶目标在星载SAR影像上通常存在着不同程度的方位向模糊噪声,这些噪声易被误判为船舶,导致船舶识别中虚警率提高。方法 本文简述了方位向模糊噪声的产生原因,提出了一种新的星载SAR影像上船舶方位向模糊去除算法,该算法的核心是构建目标方位向角度一致性、方位向位置偏移距离和方位向模糊能量衰减3个判别规则,对潜在SAR影像亮斑目标进行逐层筛选,实现船舶真实目标和方位向模糊目标的判别。结果 选取中国渤海海域和黄海海域的30 m分辨率的Radarsat-2数据进行案例分析,并与船舶自动识别系统(AIS)实测数据进行比对校验,结果表明,传统的双参数恒虚警率(CFAR)算法和基于K分布的CFAR等算法对于船舶难以剔除方位向模糊,容易造成虚警,而本文算法对实验影像的船舶方位向模糊去除准确率优于95.8%,能够有效剔除船舶方位向模糊。结论 该算法为星载SAR影像上船舶方位向模糊去除提供了新的手段,有助于提高SAR影像上船舶目标检测的准确性。 相似文献
3.
星载SAR舰船检测技术及其在海洋渔业监测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
近年来,利用星载SAR数据对海洋舰船目标进行检测与监视的技术在很多领域得到了广泛的应用。海洋渔业资源保护和渔船监测就是其中的一个重要应用。目前为保护海洋渔业资源,促进其可持续利用,我国也正在进行利用星载SAR对渔船进行监测和管理的研究工作。对国内外公开发表的文献中关于星载SAR舰船检测方面的研究成果进行了总结,回顾并分析了舰船和舰船尾迹检测的常用方法,并说明了星载SAR舰船检测的一般流程。最后对国外利用星载SAR进行海洋渔业检测和资源保护方面的成功案例进行了介绍。希望能够从中得到有益的经验和启发,对我国在利用星载SAR进行海洋渔船监测和海洋渔业资源保护方面的研究和应用有所帮助。 相似文献
4.
在星载合成孔径雷达(SAR)回波仿真时域算法和基于FFT的频域模拟算法的基础上,对星载SAR回波仿真的并行化算法进行了研究。基于通用计算机平台构成机群,采用SOCKET通信机制进行消息传递及数据传送,实现了回波仿真的并行化处理。通过对并行算法加速性能的分析,证明了该算法能有效地加速回波仿真的进程。利用Chirp Scaling(CS)算法对仿真数据进行成像,验证了该算法的有效性。 相似文献
5.
针对星载SAR实时成像处理的研究目前主要集中在实时成像运算器(SAR processor),而未见到实时成像系统(SAR imaging system)的研究,提出了一种CS算法的星载SAR实时成像系统的体系结构,并基于FPGA实现了原型系统.该体系结构可以自主完成星载SAR实时成像,并具有良好的可扩展性.利用模拟信号源和高速数据记录仪对原型系统验证,1个信号处理单元在50MHz工作频率下,约11s内完成16384×16384个样本的星载雷达原始数据的成像处理,用4个信号处理单元就可达到为PRF为2000Hz的星载SAR的1∶1实时成像要求. 相似文献
6.
随着搭载合成孔径雷达的各种卫星不断发射,SAR的研究越来越受到重视。由于SAR数据独特的成像方式,山区地形的星载SAR图像几何形变十分复杂。通常应用控制点,采用多项式拟合的方法已经无法将其改正。依据SAR的几何成像模型,利用有关卫星轨道参数和数字高程模型,进行山区地形SAR影像的几何纠正研究。研究利用少量轨道参数和DEM数据,通过坐标变换和投影成像误差纠正建立正确的坐标位置,并采用邻近元采样法完成几何纠正。以上方法应用于山区ERS-1/SAR影像的处理试验结果表明,该方法能够用于山区复杂地形的几何纠正,其误差小于2个像元。 相似文献
7.
8.
9.
水下运动物体可以在海面产生波浪,这种波浪与海洋表面波相互作用改变了海浪谱的高低频分布而形成波浪尾迹。将这样的波-波相互作用处理为对背景海浪谱的扰动,利用海面微波散射的二尺度模型,分析波浪尾迹对雷达散射系数的影响,并给出相应的数值计算模型;对水下不同运动状态物体的波浪用汇源分布法计算出波面函数,将它们分别与一些特定海况的海浪波面函数叠加,并对之进行微波后向散射测量仿真计算,给出波浪尾迹的SAR(Synthetic Aperture Radar、合成孔径雷达)探测图像;再利用二维谱分析技术对模拟SAR图像进行处理,提取波浪尾迹信息。初步结果表明,SAR探测下运动物体是可行的。
相似文献
相似文献
10.
针对星载合成孔径雷达 (Synthetic aperture radar, SAR) 图像信噪比低、建筑物目标几何变形大以及周围背景复杂的特点, 本文提出了一种基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法.基于星载SAR图像数据构造条件概率能量项, 推动变形曲线向建筑物目标边界演化; 在能量泛函模型中定义长度能量项以保证变形曲线的平滑; 在水平集方法获取的SAR图像初始分割结果的基础上, 以高分辨率光学遥感影像中建筑物目标的轮廓作为先验信息, 构造先验形状能量项约束曲线在第二阶段的演化, 最终实现SAR图像建筑物的分割.实验结果表明, 该方法显著提高了建筑物目标轮廓的分割精度. 相似文献
11.
利用星载合成孔径雷达(SAR)图像进行海面船只尾迹检测的研究在海洋领域具有重要意义。SAR海洋图像中尾迹线性特征的检测和精确定位是个难点,研究了SAR图像中船只尾迹的检测方法,根据近年来SAR图像海面船只尾迹检测的发展,总结了尾迹类型及其成像机理,分析了影响尾迹检测的因素和目前国内外的尾迹检测算法,通过对这些方法的对比分析得出它们的优缺点,并对今后的研究方向进行了展望。 相似文献
12.
基于形态字典学习的复杂背景SAR图像舰船尾迹检测 总被引:1,自引:0,他引:1
SAR图像舰船尾迹检测不仅可用于反演运动舰船的航速航向信息,也有助于发现弱小舰船目标.然而现有舰船尾迹检测方法一般仅适用于简单海况背景下的SAR图像,复杂海况背景下的检测效果难以满足应用需求.本文提出一种基于形态成分分析与多字典学习的复杂背景舰船尾迹检测方法.该方法针对海况背景的复杂多变性以及舰船尾迹类型的有限性,通过离线学习方式构建海面纹理字典,通过解析方式构建尾迹结构字典并迭代更新,将图像分解为包含舰船尾迹的结构成分与包含海面背景的纹理成分,利用剪切波变换对结构成分高频系数重构以增强结构成分,并通过Radon变换对增强后的结构成分进行尾迹线检测.实验结果表明,本文所提方法对于复杂背景SAR图像舰船尾迹检测的效果明显优于现有方法. 相似文献
13.
传统的Parzen窗检测算法假设目标占整个背景中较小的一部分,将SAR图像中的所有像素用于估计杂波概率密度函数,容易造成检测阈值的增大从而对不太明显的SAR图像舰船目标产生漏检。对此,提出了一种改进的Parzen窗检测算法,该算法通过自适应地设置目标窗口,将潜在的目标从检测图像中剔除,对剔除后的杂波背景采用Parzen窗进行非参数化的杂波模型估计,进而确定检测阈值,完成目标的检测。相比传统的Parzen窗检测算法,提出的SAR图像舰船目标检测算法减少了漏检数量,改善了检测性能。实测SAR图像的检测结果表明了该方法的有效性。 相似文献
14.
星载合成孔径雷达能够得到高分辨率的遥感图像。船舶目标以及船舶航迹在一些卫星SAR海洋图像中清晰可见。文中就利用卫星SAR对船舶目标和船舶航迹的监测问题进行了论述。首先简要介绍了船舶目标及其航迹的SAR成像原理,然后对不同成像条件得到的航迹图像进行了分类,最后分析了船舶目标的检测、船舶航迹特征的检测以及船舶的相应参数的估计问题。通过对上述问题的讨论,认为利用卫星SAR监测海上航行的船舶是可行的,而且是一项很有意义的工作。 相似文献
15.
16.
论述了星载合成孔径雷达(SAR)回波信号模拟源的一种实时实现方法和基于PCI总线与CPLD的硬件设计。主要针对点目标模型和椭圆轨道模型,首先模拟点目标的方位向相位历程和天线方位向增益数据。通过PCI总线实现数据实时传输,利用CPLD形成的延时信号,触发线性调频源产生距离向的线性调频信号,经过模拟源移相、加权,最终形成系统回波信号。试验结果表明该方法设计合理,软、硬件编程灵活,为系统的更新换代以及今后分布目标模拟源的设计提供了很好的技术支持。 相似文献
17.
我国近海海洋现象的星载SAR观测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用SIR-C/X-SAR,ERS-1和JERS-1的SAR图像观测中国近海洋现象。分析结果表明:SAR图像揭示了海浪,内波,浅海水下地形,海面油膜,表层流场,河口羽流和海面船只等现象,X-SAR观测到了南海东沙群岛附近海区的海浪和内波。在中等海面风速和强潮流的条件下,登州浅滩等浅海水下地菜特征在ERS-1SAR图像上清晰可辨,从SAR海面油膜获得了山东北部海区的表面流场结构并与海流图作了比较,二 相似文献
18.
全极化SAR影像应用于海上船舶检测,如何在不降低检测率的同时,利用极化信息降低虚警率,是一个值得研究的问题。根据SAR极化矩阵3个特征值的非负性和稀疏性,提出了改进的非负矩阵分解S\|NMF(Sparseness-Nonnegative Matrix Factorization)方法:将最大和次优特征值用于NMF分解,因为两者占有目标97%以上的能量,能够保证最大的检测率,分解后所得结果为检测结果I;而强海杂波、“目标鬼影”等虚警在第三特征值上表现较弱,利用第三特征值与结果I相乘,可进一步强化目标弱化虚警。然后采用OS-CFAR算法对相乘后的图像进行检测,输出最终结果。最后用带有AIS数据的Radarsat-2全极化数据对该方法进行验证,并与SPAN方法、HV通道、PWF方法的检测结果进行对比,结果表明:该方法不但能够正确地检测出船舶目标,而且能够有效降低虚警。 相似文献