基于精确距离模型的改进R-D算法

本文利用合成孔径雷达(SAR)最为精确的标准斜视距离模型,推导出了一种适合斜视SAR精确成像的改进距离-多普勒(R-D)算法。文章进一步分析了SAR的四种距离模型,将已有的三种R-D算法以及本文提出的改进R-D算法和四种距离模型之间建立了一一映射,指出了四种R-D算法之间的本质区别。最后对四种R-D算法进行了仿真,结果表明本文给出的改进R-D算法最能够适应斜视情况下的精确成像。     

星载SAR距离-多普勒定位算法中地球模型的修正

星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)距离-多普勒定位算法(R-D算法)模型基于严格的成像几何构建,不需在视场中设置任何位置确知的特征点。但对具有一定高程的目标,以往的研究将目标高程直接加在平均赤道半径上对地球模型进行修正。由于地球体的椭球特征,这种修正并不能完全消除高程对定位误差的影响,会产生随纬度和目标高程变化的定位误差。本文介绍R-D定位算法的原理,推导将目标大地高归算至地球赤道半径的公式,给出地球模型合理的修正公式。最后根据实例和仿真分析,表明在低纬度的定位研究中,以往的修正方式仍然可以达到很高的精度;而在高纬度和高海拔地区,则会产生较大的定位误差,应使用更为合理的地球模型。     

航空重力数据向下延拓的波数域迭代Tikhonov正则化方法

航空重力数据向下延拓是重力场数据联合处理的重要步骤。研究了Tikhonov正则化方法以及迭代Tikhonov正则化方法在航空重力数据向下延拓中的应用,指出Tikhonov正则化方法在利用GCV法或L曲线法选取正则化参数时存在的不足以及空间域迭代法迭代不收敛的问题。波数域Tikhonov迭代正则化法的引入,有效解决了上述问题。算例结果表明,波数域迭代法迭代过程收敛,且计算精度高、速度快,值得广泛应用于航空重力数据的向下延拓。     

域分析,域模型在GIS中的应用

根据ＧＩＳ在应用开发中的现状和遇到的问题,通过对相关解释技术加组件技术、软件体系结构技术等的研究与分析,介绍了双重生命周期模型,提出了ＧＩＳ在国土信息管理领域的特定域模型,目的在于降低应用开发的复杂度,提高软件生产率,支持动态的可扩展的软件体系结构模型。     

基于距离权重的分块MASK匀光算法

匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤,现有的MASK匀光算法对消除影像内部光照不均匀现象有较好的效果。但是,MASK算法仍具有一定的局限性,如高斯滤波器最佳尺寸的选择问题,匀光后影像依然存在反差分布不一致问题。针对这些问题,本文提出了一种基于距离权重的分块MASK匀光算法。通过实验,与传统MASK算法进行对比分析,证明本方法得到的结果影像质量更好,反差也趋于一致。     

基于道路网络分析的Voronoi面域图构建算法

提出一种基于网络分析的Voronoi面域图和加权Voronoi面域图构建算法。鉴于道路网络在城市中心地、公共设施引力传导与功能覆盖上的重要作用,采用网络最短路径距离分析和最短路径时间分析构建的Voronoi面域图可以模拟出中心功能的辐射影响范围空间划分的实际情形,进而为空间分析和空间优化提供有力支持。算法过程主要包括:设施邻近道路结点检索和分界结点计算;基于网络最短路径分析Dijkstra算法和分界结点计算的网络Voronoi划分;基于空间离散化、邻近道路分析的空间Voronoi划分及其矢量化处理算法。计算实验结果表明本文提出算法可靠和高效,能够模拟出具有预期精度和形态复杂的网络Voronoi面域图形。     

域分析、域模型在GIS中的应用

根据GIS在应用开发中的现状和遇到的问题,通过对相关解决技术如组件技术、软件体系结构技术等的研究与分析,介绍了双重生命周期模型,提出了GIS在国土信息管理领域的特定域模型,目的在于降低应用开发的复杂度,提高软件生产率,支持动态的可扩展的软件体系结构模型。     

基于USLE模型的安宁河流域土壤侵蚀分析

为全面掌握安宁河流域土壤侵蚀状况并探讨其分布特征,基于USLE模型对该地区水力侵蚀模数进行计算,并就其在不同高程、坡度和地类分布变化规律展开探讨。结果表明：1)安宁河流域2020年土壤平均侵蚀模数为2 962 t/(km²·a),侵蚀强度整体处于中等水平;2)研究区西北部和东南部侵蚀较严重,特别是冕宁县、会东县、德昌县部分地区;3)海拔高程<3 500 m均以微度侵蚀为主;坡度25°为整体侵蚀变化界线;有林地为主要侵蚀地类。建议坚持退耕(牧)还林(草),加强坡耕地治理,提高植被覆盖度,对土壤侵蚀状况进行实时监测,防治结合。     

基于域模型的城市空间网格划分

城市网格管理系统作为解决当前城管问题的一个有效手段,最基础的一步是划分空间网格,而城市区域的划分实际上是对其中分布的地理要素进行分区存储。通过对基于域模型的城市空间网格划分的重点分析,以建设部门推荐标准“城市市政监管信息化单元网格划分与编码”中七项原则为基础,提出了一系列以地理要素细分城市空间网格的方法,并给出了实验结果。     

基于有理函数模型的星载SAR影像几何校正

主要研究了面向星载合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)影像几何处理的有理函数模型RFM(Rational Function Model)的建模、求解和应用方法。首先采用与地形无关的方式,利用严密的距离-多普勒模型(Range Doppler,RD)构建虚拟控制点格网来进行RFM建模,实现了一种RFM模型参数的快速无偏解算新方法,能够取得相对于RD模型很高的拟合精度,在几何定位功能上实现了对RD模型的有效替代,同时大大提高了计算效率。然后在此基础上利用RFM模型实现了星载SAR影像的快速几何校正,为了提高几何校正结果的绝对定位精度,引入少量地面控制点对RFM模型进行了像方改正处理,以消除SAR影像几何定位的系统误差,并利用ENVISAT ASAR数据的实验结果验证了本文方法的有效性。     

区域Gamma混合模型的SAR图像分割

针对传统Gamma混合模型用于SAR图像分割时忽略像素间空间相关性,导致分割结果不连续并产生大量误分割的现象,提出了区域Gamma混合模型的SAR图像分割算法。首先对图像进行分水岭分割,得到过分割区域块,然后将其作为输入样本进行基于Gamma混合模型的聚类,在模型的参数估计过程中进一步考虑区域间的空间相关性,设计邻域因子融入到迭代过程,得到邻域加权类分布概率。该算法充分利用像素间的空间相关性,能够降低噪声对分割结果的影响。通过合成图像和真实SAR图像的实验表明,本文算法能够实现SAR图像的准确分割。     

基于高分三号数据的干涉测量研究

合成孔径雷达技术与传统测量技术相比,实现全天时、全天候对地观测,并监测地面的形变信息。2012年前,INSAR研究和应用团队仍然停留在依赖于国外数据的窘迫现状。随着资源三号、环境一号卫星的发射,作为光学卫星为我国测绘事业提供不少便利,但是国内并没有一颗真正意义的SAR卫星。2016年,高分三号作为首颗SAR卫星解决国内SAR卫星数据短缺的问题,研究高分三号卫星的InSAR能力,同时将高分三号卫星应用范围得以拓展。本文对高分三号河南省登封市周围地区进行实验分析,并与InSAR技术成熟的哨兵一号卫星数据进行对比分析,得出结论:①合成孔径雷达采集时间间隔29 d或者29 d的倍数并且雷达入射角相同的高分三号数据可以用于InSAR试验,通过合成孔径雷达干涉测量技术对地表进行形变监测,验证高分三号的干涉测量能力;②通过高分三号数据进行山区形变监测,利用哨兵一号数据对测区进行对比分析,验证高分三号提取地表形变信息的能力。     

基于边缘分析的海面溢油检测

提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。     

国产机载微型InSAR系统的DEM精度分析

针对我国一些多云、多雨地区光学影像获取困难,且国内机载InSAR系统获取DEM精度普遍较低的问题,该文以国产机载微型InSAR系统为依托,首先,对InSAR原理和DEM获取流程进行了分析,着重对运动补偿和基线估计方法进行了归纳分析;其次,使用实验数据对国产机载微型InSAR系统的高程精度进行了验证分析,检查点高程中误差为0.44m,结果表明使用国产机载微型InSAR系统可以获取高精度DEM数据,满足我国测量规范对于丘陵地区1∶5 000成图比例尺地形图的要求;最后,为了进一步提高国产微型InSAR系统的测量精度,对控制点位置、定标器、DEM局部编辑等方面提出了建议。     

机载双基地SAR实测数据成像

建立双基地SAR的单基地等效模型,分析了系统时间同步误差的机理;提出了双基地SAR回波中的直达波数据进行时间同步误差校正的算法;在双基地SAR单站等效模型的基础上,利用时变阶梯变换算法进行成像处理。经过理论分析,实测数据处理验证,这一算法是有效的,能够校正双基地SAR时间同步误差,较好地进行实测数据的成像处理。     

稀疏场景目标的距离像峰值聚类分割成像方法

针对海面舰船等具有一定空间稀疏性的合成孔径雷达成像场景,提出了一种稀疏场景目标的距离像峰值聚类分割成像方法。首先采用小波降噪算法对SAR原始回波数据进行预处理,通过距离压缩和距离徙动校正获得不同观测位置的距离像,利用基于二阶差分算子的快速峰值检测算法检测距离像峰值点,对峰值检测结果距离维聚类后方位向成像,实现了距离向能量区间稀疏目标的分割成像;对峰值检测结果距离-方位二维聚类后方位向成像,实现了距离向能量区间与方位向合成孔径时间无耦合稀疏目标的分割成像。仿真结果表明,对海面舰船等具有空间稀疏性的成像场景,所提方法能够实现目标的有效分割成像,不仅在完整保留目标回波信息的同时大幅度地降低了方位向压缩的运算量,而且分割成像结果更有利于目标的快速识别。     

无地面控制点的星载SAR影像直接对地定位研究

针对星载合成孔径雷达(SAR)对地面目标的定位问题,分析了在无地面控制点的情况下,利用距离-多普勒(R-D)模型和地球模型进行对地定位的理论与方法,给出了在无地面控制点(GCP)而有数字高程模型的情况下利用R-D模型进行对地定位的求解方法。用天津地区ERS-1数据进行实验,其结果与当地地形图进行比较,精度在50 m以内,表明该文提出的方法是正确、可行的。     

Fast algorithm for maneuvering target detection in SAR imagery based on gridding and fusion of texture features

Designing detection algorithms with high efficiency for Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery is essential for the operator SAR Automatic Target Recognition (ATR) system. This work abandons the detection strategy of visiting every pixel in SAR imagery as done in many traditional detection algorithms, and introduces the gridding and fusion idea of different texture features to realize fast target detection. It first grids the original SAR imagery, yielding a set of grids to be classified into clutter grids and target grids, and then calculates the texture features in each grid. By fusing the calculation results, the target grids containing potential maneuvering targets are determined. The dual threshold segmentation technique is imposed on target grids to obtain the regions of interest. The fused texture features, including local statistics features and Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), are investigated. The efficiency and superiority of our proposed algorithm were tested and verified by comparing with existing fast detection algorithms using real SAR data. The results obtained from the experiments indicate the promising practical application value of our study.     

Fast algorithm for maneuvering target detection in SAR imagery based on gridding and fusion of texture features

Designing detection algorithms with high efficiency for Synthetic Aperture Radar(SAR) imagery is essential for the operator SAR Automatic Target Recognition(ATR) system.This work abandons the detection strategy of visiting every pixel in SAR imagery as done in many traditional detection algorithms,and introduces the gridding and fusion idea of different texture fea-tures to realize fast target detection.It first grids the original SAR imagery,yielding a set of grids to be classified into clutter grids and target grids,and then calculates the texture features in each grid.By fusing the calculation results,the target grids containing potential maneuvering targets are determined.The dual threshold segmentation technique is imposed on target grids to obtain the regions of interest.The fused texture features,including local statistics features and Gray-Level Co-occurrence Matrix(GLCM),are investigated.The efficiency and superiority of our proposed algorithm were tested and verified by comparing with existing fast de-tection algorithms using real SAR data.The results obtained from the experiments indicate the promising practical application val-ue of our study.