星载合成孔径雷达影像正射纠正算法的研究与实现

概述了目前国内外对雷达影像进行正射纠正的算法,分析了星载合成孔径雷达的成像几何原理。阐述了距离-多普勒理论,并将该理论应用到SAR正射纠正,进行了计算机实现,设计了相应的程序模块。用ERS-2产品进行实验的结果表明,这种纠正方法精度比较高,纠正后影像效果好,可以应用到SAR产品的几何处理上。     

高分辨率SAR正射影像制作精度控制

以SAR正射产品生产的流程工艺为序,从精度控制的角度出发,着重对影响SAR影像正射产品精度的相关因素进行理论分析,并以同一地区不同入射角的5景Radarsat-1 SAR影像为实例,结合实地GPS采集的140个控制点给出了生产高精度SAR影像正射产品的相关实验结论和生产建议。     

基于斜距测量误差改正的机载SAR间接定位方法研究

基于POS/PPP技术,针对机载SAR存在斜距测量误差和航迹不稳定的特点,提出了一种利用少量控制点修正斜距测量误差的间接定位算法。同时,采用阎良测区2.5m分辨率的机载雷达P波段影像、4个控制点和分辨率为25m的光学DEM数据进行正射纠正实验,DOM的平面定位精度达到10.7m,验证了此方法的可行性。     

星载SAR影像的定位与几何纠正

高精度几何纠正算法对SAR影像的广泛应用具有重要意义,而SAR影像纠正中的一个重要问题是建立影像定位模型。在阐述了距离多普勒定位模型的基础上,利用一景高分辨率的TerraSAR-X影像进行了地理定位实验,实验结果表明采用2次参数方程和3次参数方程描述卫星轨道位置所得的定位精度相差不大,且都能满足精度要求,为了计算方便和减少控制点的数目,通常可以采用二次参数方程来描述卫星位置。定位参数解算完成后,又采用了间接纠正法对影像进行了几何纠正,得出纠正精度不超过3个像素,表明该算法合理可行。     

推扫式光学卫星遥感影像产品三维几何模型研究及应用

推扫式光学卫星遥感影像系统校正与精纠正的几何模型通常用一个二维仿射变换模型表示,系统几何校正产品和精纠正产品中仍然包含了地形起伏信息。为了对这些信息加以应用,本文仿照RFM(有理函数模型)用于辐射校正产品几何处理的思路,提出利用RFM对系统几何校正产品、精纠正产品求解RPC参数并进行三维几何处理的技术和方法。分别利用一景北京地区10m和2.5m分辨率SPOT5 HRG各级影像产品进行了正射纠正试验,利用北京地区两景异轨5m分辨率SPOT5 HRG的各级影像产品进行了立体定向试验,结果表明,各级影像产品的三维几何模型可以用三阶分母不相同的RFM替代,与直接应用辐射校正产品影像模型进行正射纠正和立体定向的精度一致。     

基于第二次土地调查的大区域SPOT5 影像工程化处理研究

国土资源部即将在全国开展的新一轮土地调查, 并建立土地变更调查制度和管理系统。相较于上世纪80 年代的第一次土地详查, 新一轮土地调查的特点在于技术新、手段齐, 查得全、查得清。本文针对第二次土地调查, 以工作中普遍采用的大区域多景连片SPOT 5 卫星影像为例, 讨论了SPOT 5 卫星影像的正射纠正方法, 详细介绍了影像纠正前根据参考图选点误差、数字高程模型的误差精度和传感器内部结合误差三方面对影像纠正应该达到的精度理论值进行评估, 以及纠正后对影像几何精度的精度评定的方法, 阐述了SPOT 5 卫星影像处理的工程化管理方法。     

星载高分辨率合成孔径雷达影像纠正技术

为检测TERRASAR、COSMO SkyMed、RADARSAT-2等星载高分辨率合成孔径雷达影像(SAR)在土地利用调查监测中的适用性,该文针对高分辨率SAR数据和产品特性,提出了控制点选取方法,分析了不同纠正模型的应用效果。试验表明高分辨率SAR几何纠正一般需要10～15个控制点,1m聚束模式纠正中误差约3m～5m,3m条带模式纠正中误差约5m～8m,分别满足1∶1万和1∶2.5万土地调查监测几何精度要求。研究结果为构建基于高分辨率SAR数据土地利用调查监测应用技术流程和促进高分辨率极化SAR数据业务化应用奠定了基础。     

SPOT5卫星影像在退耕精确监测中的应用研究

退耕还林(草)是针对水土流失治理、改善西部脆弱的生态环境而采取的一项重大举措。以2003年9月9日获取的庄浪县SPOT5卫星影像为例,讨论了SPOT5卫星影像的正射纠正方法,详细介绍了影像纠正前根据参考图选点误差、数字高程模型的误差精度和传感器内部结合误差三方面对影像纠正应该达到的精度理论值进行评估,以及纠正后对影像几何精度的精度评定的方法。讨论了在缺少蓝色波段的情况下通过波段计算合成真彩色影像的技术和处理方法,并结合退耕还林工程的实际情况进一步探讨了经过处理后的SPOT5影像在退耕信息可视化和精确监测中的应用。     

三颗高分辨率星载SAR的定位模型构建及其定位精度评价

随着TerraSAR-X,Cosmo-SkyMed和Radarsat-2这三颗高分辨率SAR卫星的成功发射,国内越来越多的用户开始通过商业渠道或通过参与SAR数据的应用示范项目免费获取到这三颗卫星的SAR数据。要很好地应用SAR数据必须首先解决其地理编码或几何校正问题,而该问题的核心是解决SAR定位模型的建立和解算方法,在此基础上就可以实现SAR影像的地球椭球校正地理编码(Geocoding of Ellipsoid Correction,GEC)处理,增强地球椭球地理编码(Enhanced Elliposid Correction,EEC)和地形校正地理编码(Geocoding of Terrain Correc-tion,GTC)或正射校正。本文研究并实现了这三颗高分辨率SAR数据的定位模型构建方法,并对GEC效果进行了评价。结果表明本文发展的定位模型构建方法是正确的,为实现这三颗高分辨率卫星SAR数据的EEC和GTC处理奠定了基础。     

基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。     

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。     

Planar block adjustment and orthorectification of Chinese spaceborne SAR YG-5 imagery based on RPC

Yaogan-5(YG-5), launched in December 2008, is a Chinese high-resolution spaceborne synthetic aperture radar (SAR) satellite, with a ground resolution of 3 m. However, the direct geometric positioning accuracy of YG-5 slant range images is low and so is the mosaic accuracy of the orthoimages. To improve the geometric accuracy of YG-5 orthoimages, this article proposes a strategy to calculate the rational polynomial coefficients for each SAR image and then uses a planar block adjustment method to solve for the orientation research parameters of the SAR images to achieve the orthorectification while a auxiliary digital elevation model is necessary for height constraint. Compared with the traditional orthorectification method using a single image, this strategy can ensure both uniformity in positioning accuracy of orthorectified images and high mosaic accuracy of adjacent orthoimages based on a small number of ground control points (GCPs). Tests using Chinese YG-5 satellite data over Xi’an and Xianning, China show that, using four GCPs positioned in the four corners of the test area, we can achieve independent check point plane accuracies better than ±4 m after the planar block adjustment. Finally, this article demonstrated that seamless mosaic geometry levels can be attained after the block orthorectification.     

建筑物目标高分辨率SAR图像模拟方法

随着TerraSAR-X,Cosmo-SkyMed和Radarsat-2等高分辨率合成孔径雷达(SAR)卫星系统的升空,星载SAR图像空间分辨率达到了米级。在这些高空间分辨率SAR图像中,单个建筑物结构的散射特征能够得到明显的展现,推动了SAR在城市监测中的应用。而城市环境的复杂性给SAR图像的解译和应用带来了巨大的挑战,由于SAR图像模拟有助于图像的解译和应用,因此城市目标高分辨率SAR图像模拟成为一个研究热点。提出了一种基于射线追踪法的图像模拟方法,它能够模拟城市目标SAR图像上叠掩、阴影和多次散射等主要特征,非常有利于SAR图像的解译。该模拟方法首先构建虚拟SAR传感器,发射电磁波射线与场景中三维模型相互作用,并接收回波信号成像,电磁波的传播以及与场景的多次散射在整个过程中都能够被追踪。为了评价该模拟方法的有效性,首先通过模拟平顶屋、尖顶屋模型的SAR图像,然后选择国家体育馆和大场景小区三维模型作为输入,将生成的模拟图像与真实TerraSAR-X聚束模式图像进行比较。结果表明:该模拟器能够模拟城市目标的散射特征并应用于图像的理解和变化检测。     

基于多维金字塔表达和AdaBoost的高分辨率SAR图像城区场景分类算法

提出了多维金字塔表达算法, 并使用基于多维金字塔表达的AdaBoost实现了高分辨率合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)图像的城区场景分类. 多维金字塔表达算法首先在局部特征的各维计算金字塔表达矢量, 再将所有的金字塔表达矢量连接起来构成多维金字塔表达矢量. 多维金字塔表达算法克服了金字塔表达算法在处理高维局部特征时, 遇到的输出金字塔表达矢量的区分力受计算效率制约的问题. 本文分别在一个TerraSAR-X图像库和一张大幅TerraSAR-X图像上比较基于金字塔表达的AdaBoost和基于多维金字塔表达的AdaBoost的分类性能. 实验结果表明, 与前者相比, 后者显著提高了计算效率同时保证了分类精度.     

Block adjustment with airbrone SAR very high-resolution images using trajectory constraints

For mapping a large area with airbrone synthetic aperture radar (SAR), very high-resolution (VHR) images using radargrammtry, block adjustment, where strips and blocks of images are processed together, is a preferred method for geometric processing with the advantage of reducing the needed number of ground control points (GCPs). However, the weak intersection geometry between adjacent images from the same strip conflicts with the solvability of the iterative least squares adjustment. In order to overcome this challenge, this article focuses on block adjustment with airbrone SAR VHR images using r-D model combined with trajectory constraints from azimuth tie points (ATPs). Initially, r-D model is briefly introduced. Then, the trajectory constraint equations are proposed and formulated with ATPs. Finally, an improved solution method is applied to increase the computational efficiency of the least squares process. Experiments are carried out using Chinese airbrone SAR VHR images over Shanxi Yanliang, China. The results show that the proposed method can effectively improve the accuracy of block adjustment in both range and elevation direction, with the root mean square error reduced from 0.440 to 0.253 m in range direction and from 0.501 to 0.256 m in elevation direction, respectively. The effects of the distribution and number of GCPs are also investigated, based on which some rules-of-thumb are derived.     

A New Ship Target Detection Algorithm based on SVMin High Resolution SAR Images

The characteristics of ocean background and target in the high resolution synthetic aperture radar (SAR) images are analyzed.Aiming at the requirements of ship detection in high-resolution synthetic aperture radar (SAR) image,the detection accuracy,intelligence level,real-time and processing efficiency,we put forward a high resolution SAR images ship detection algorithm based on support vector machine.The algorithm designs a pre-training support vector machine (SVM) classifier and complete the screening of the ship target block area,then the algorithm of optimal entropy thresholds proposed by Kapur,Sahoo,Wong(KSW) will be used on the target area selected for fine detection of ship targets.In this paper,several commercial satellite data,such as TerraSAR-X,are used to verify the experiment.Comparing with the classical CFAR detection algorithm,Experimental results show that the algorithm can improve the false alarm caused by the speckle noise and ocean clutter background inhomogeneity.At the same time,the detection speed is also increased by 20% to 35%.     

基于Sentinel-1双极化数据改进水体提取的Otsu算法

基于SAR图像的阈值分割法是水体信息有效提取的常用方法之一。针对Otsu算法对于SAR影像水体提取精度低、噪声大的问题,以C波段Sentinel-1 SAR为数据源,提出一种基于Otsu算法的SAR图像水体提取新方法。该方法首先基于双极化数据构建自然指数函数,优化原始Sentinel-1数据图像像元直方图分布,再结合Otsu算法对图像进行水体提取,最后基于DEM数据去除误提取的山体阴影。以同一天的Landsat 8光学影像作为真实水体样本进行精度评定,结果表明：在不同水体占比情况下,该方法水体提取精度均优于Otsu算法,在水体占比小于10%时综合精度提升约为20%—60%,而且噪声小、适用性强,可用于快速高效获取大范围内水体信息。