简缩极化SAR数据处理与应用研究进展

极化信息能丰富合成孔径雷达(SAR)数据的信息量,在农业、环境、海洋、森林、军事等领域取得了广泛的应用,但同时也面临分辨率较低、幅宽较小的问题,带来较高的应用成本。简缩极化SAR(CP SAR)作为一种能同时获取较为丰富的地表信息并实现较大幅宽观测的极化SAR模式,在过去十余年中引起了科研人员的广泛关注。随着印度RISAT-1卫星的成功发射,简缩极化SAR在一系列应用研究中取得了新进展。该文简要介绍了简缩极化SAR的经典数据处理方法,总结了近十余年来简缩极化SAR在农业和海洋应用领域的主要研究成果,最后对其发展方向进行了分析与展望。      

一种新的简缩极化SAR图像H/α特征空间

现有简缩极化(Compact Polarimetry)SAR图像H/α经验特征空间存在两个问题:一是没有考虑简缩极化模式下的散射熵普遍高于全极化模式;二是在散射机制重叠区域,简缩极化H/α空间的分类能力较弱,尤其是多次散射。针对以上问题首先定量分析了DCP模式简缩极化SAR的散射角与全极化SAR数据散射角之间的关系,且在对7组不同传感器的SAR数据分析的基础上,提出了散射熵的替代参数ED,基于Monte Carlo模拟实验得到了H/α分解的各参数(熵H、平均散射角α和替代参数ED)分解的稳态条件;然后通过统计各散射机制在ED/α分布的密度空间,提出了一种新的简缩极化SAR图像ED/α特征空间。实验结果表明:替代参数ED与全极化熵具有良好相关性,而且ED/α特征空间提高了散射机制分类的精度。     

一种新的星载SAR图像定位求解方法

目前对于无地面控制点的R-D构像方程的求解方法多为采用繁杂的坐标参数变换后进行解析处理.为使求解方法简化,首先将R-D构像方程中的星地距离矢量作为变元进行泰勒级数展开导出误差方程,然后利用最小二乘平差原理迭代求解目标点的位置信息.利用苏州地区ERS-2 SAR图像产品和该地区1:10万地形图对该方法进行了实验验证,结果表明该方法平面定位精度达到200m量级,可以满足无控制点条件下中分辨率星载SAR图像中目标像元定位的需求.     

碱性脂肪酶在兔皮脱脂工序中的应用

通过测定碱性脂肪酶在兔皮脱脂中的应用确定了脱脂工序中脂肪酶的最佳使用条件:脂肪酶的最佳使用温度为30-35℃,使用pH 7.5左右,用量1 g/L,时间约为1 h,与脱脂剂结合使用的时候脱脂效果更好,使油脂轻松释出,加快脱脂的进行。     

SAR影像建筑物提取与高度反演研究综述

基于SAR影像进行建筑物提取与高度反演,可行的技术方法种类繁多。以使用的影像数量和分辨率为序,以使用的灰度、相位、极化信息为核心,分别从二维提取、三维高度反演两个方面总结了这一技术主题的研究发展现状;并结合当前SAR影像高分辨率、全极化的数据特点和国际最新研究动向,对这一研究方向进行了展望。     

SAR图像多时相组合滤波方法

提出一种SAR图像多时相组合滤波方法,利用同区域多幅时间序列SAR图像构建最优线性组合,得到权矩阵,通过处理使多幅图像在信息互补过程中达到抑制斑噪的目的。利用3幅不同时相真实SAR图像进行滤波实验分析,并与经典SAR图像滤波方法比较,结果表明,该方法能够保持空间细节信息,且去除斑点噪声效果良好,可以同时应用于同一区域多幅SAR图像的滤波处理。     

简缩极化SAR数据信息提取与应用

全极化(FP)成像模式丰富了合成孔径雷达(SAR)数据的信息量,在地物分类、环境监测、目标探测等领域取得了广泛应用,但是全极化系统受设计和维护复杂度、功率消耗、覆盖范围和数据下传等因素影响,制约了全极化SAR的应用.简缩极化(CP)SAR系统不仅降低了全极化SAR系统的复杂度,还能在一定程度上保持全极化信息,在森林参数反演、地物分类、目标检测等领域已取得了初步的成果.本文简要介绍了简缩极化SAR系统的基本原理,阐述了简缩极化SAR的全极化信息重建及分解的主要方法,并总结其近十年的主要研究成果,最后给出了其发展趋势.     

“互联网+”背景下高校图书馆安全信息服务模式探索

“互联网+”信息背景下,保证高校图书馆安全信息服务是提升高校质量进而构建高水平大学的关键。高校图书馆作为学校信息安全的服务平台,其安全信息服务是满足学生需求的有效举措。因此,文章在分析高校图书馆安全信息服务的基本内涵和行为准则的基础上,构建高校图书馆安全信息服务模式,以期为高校安全信息的流动和传播提供保障。     

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。     

高分辨率SAR杂波模拟

本文针对MSTAR高分辨率杂波幅度值的直方图分析和空间相关分析,开展了SAR杂波仿真的研究。通过K-S(Kol-mogorov-Smirnov)一致性检验,得到了最佳的幅度概率模型;通过模型的误差比较,得到了最佳的相关模型。结果表明,本文提出的混合概率模型和混合相关模型能够较好的描述高分辨率SAR森林杂波。基于最佳模型,开展了MNLT(Memoryless Non-Linear Transformation)杂波模拟实验。模拟结果表明,幅度和空间相关特征,不能够描述高分辨率SAR杂波的所有特征,需要进一步研究杂波的高阶相关特征,并纳入统计模型。