航海雷达溢油监测的同频干扰降噪处理方法研究

首先提出了在平面坐标下进行航海雷达同频干扰噪声处理;再采用卷积运算方法和Otsu算法分割航海雷达原始数据中的同频干扰噪声信号;最后应用横向均值运算方法处理同频干扰噪声。这种处理方法在对同频干扰进行降噪处理的同时,保留了含有溢油信息的海浪杂波信号,为航海雷达溢油监测技术的研究提供了更为准确的基础数据。     

基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法

为研究应用紫外-可见光-近红外-热红外遥感数据识别海上溢油的方法,利用机载多光谱溢油监测设备获取了舟山海域多光谱遥感数据,并利用野外地物光谱仪获取了水体和油膜的反射光谱。通过提取并分析机载多光谱遥感图像上多目标的影像特征和光谱响应特征,利用决策树分类法对海上油膜相对厚度的分布进行分类和制图。研究表明,基于机载多光谱遥感数据的溢油信息提取方法总体分类精度达93.7%,能够准确区分薄油膜和厚油膜,可有效提取海洋溢油污染信息,完全能够满足海洋溢油污染遥感监测需求。     

一种消除陆地卫星TM6夜间图像上干扰条带的滤波方法

本文介绍一种消除陆地卫星TM夜间图像上干扰条带的滤波方法。该方法的核心是用中位数判 错法首先判出干扰条带的位置,然后对原始图像上构成干扰条带的噪声点作二维空间域平滑滤波。 这种滤波方法不仅能消除干扰条带,而且能保存原始图像上的有用信息。通过滤波处理获得了较 满意的图像。     

GNSS反射信号海面溢油回波DDM仿真研究

海上溢油已成为影响海洋生态环境的重要污染物之一,我国近40年发生约3200起海上溢油事故。当今用于监测海上溢油的遥感主要是光学和雷达卫星,卫星遥感往往重访周期长,而海上溢油事件时常发生,给海洋带来严重的环境污染,需要快速、准确的监测其状况。GNSS R技术具有全天候监测海洋的特点,因此更适合用于海面溢油检测。为了验证GNSS R技术在检测海面溢油的可行性,利用2013年中国青岛海洋溢油事故的遥感图像的溢油结果,作为仿真实验检测目标,进行岸基的GNSS R海面溢油检测仿真研究。利用Z V散射模型和海水／溢油的均方坡度(MSS)模型结合,建立了能反映海面状况GNSS散射信号特征的时延 多普勒图(DDM)。仿真得到DDM中检测到海面溢油区域,验证了利用GNSS反射信号进行海面溢油检测的可行性。      

基于预测树的天气雷达回波数据无损压缩

利用了各层回波图像间的相关系数建立预测排序树,采用了自适应算术编码实现天气雷达回波数据的无损压缩,实现了天气雷达回波数据的有效压缩。     

X波段航海雷达图像噪声检测与滤除方法研究

根据航海雷达数据的时空特点,提出一种图像噪声检测与滤除方法。该方法首先根据噪声在各次扫描间的不相关性对其进行检测,然后只针对检测出的噪声数据进行滤除。通过与传统的中值滤波算法和均值算法进行比较,同时使用信噪比指标对处理结果进行分析,结果表明,本算法既保持了传统中值滤波方法简单、快速的优点,又很好地保持了图像的灰度信息,具有较好的降噪效果。     

基于人类感知的SAR图像海上溢油检测算法

在基于SAR图像的海上溢油检测中,识别的效率与准确率是关键。纹理特征是人类专家能够较好的判别SAR图像中油膜,类油膜以及海水的一个重要依据。本文算法一方面融合灰度共生矩阵与Tamura特征,直接对SAR原始图像进行特征提取,避免了对图像进行分割、降噪等预处理,提高了识别算法的可行性与识别效率。另一方面,应用深度信念网络(DBN)的分类方法,可以很好地解决溢油检测中小样本分类的问题,并且模仿人类感知系统高效准确的表示信息、获取本质特征。本文应用人类感知的思想对油膜、类油膜以及海水这3类样本进行分类识别。通过实验确定了DBN中利于分类的关键参数值。本算法对原始SAR图像中3类样本的识别准确率达到90.36%,具有较好的实用价值。     

基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法

合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。     

星载SAR图像的定位精度分析研究

从雷达成像机理出发，详细介绍了星载SAR（Synthetic Aperture Radar）图像的定位算法，并结合仿真的数据和Radarsat卫星的图像，对定位精度进行了分析和研究，研究结果表明，地形起伏、轨道测量误差、回波延时测量误差是影响定位精度的主要因素。在Radarsat卫星本身的系统测量精度范围内，该算法可以使Radarsat图像的定位精度达到600-800m，如果地面站能够提供精确轨道数据，定位精度可进一步提高。     

X波段测波雷达海流信息反演的影响因素分析

X波段测波雷达海流信息的提取决定着有效浪高结果的准确度。因此,对可能影响X波段测波雷达海流信息提取的各种环境因素以及雷达工作模式等进行了海浪回波成像仿真,然后采用目前测波雷达通用的算法对仿真回波图像进行了海流信息反演。主要研究了海表面风速、雷达天线架设距离海平面高度、天线转速、海流流速、海流流向与海浪方向夹角、所选取的图像帧数以及每帧图像大小对海流信息反演的影响。对比分析设定值与反演结果,可知海表面风速在6~14 m/s之间,天线高度大于20 m并且转速为50~70 r/min,流速小于200 cm/s并且主波浪向与流向夹角不接近90°,图像帧数为128帧并且每帧图像数据点数为128×128时,X波段测波雷达能获得最佳海流信息反演结果。