基于面向对象技术的鄱阳湖湿地地物分类研究

使用RadarsatＧ２全极化雷达数据,基于面向对象技术对图像进行分割,分析各类地物的散射特征,并对分割对象进行特征提取,依此设计各类地物的提取因子并对鄱阳湖湿地进行地物信息提取,最后利用实地采样数据和同期的高分一号影像数据对分类结果进行验证.研究表明:采用面向对象技术并结合地物散射特征设计的提取因子,可以有效克服雷达图像分类中常见的斑点现象,提高湿地分类精度.     

红树林雷达遥感研究进展

红树林是海岸带生态系统中重要的植物群落,具有较高的社会、生态和经济价值.遥感技术的发展为红树林监测提供了一种高效便利的手段.雷达遥感由于具有穿透性好、不受云雨影响的特点,在红树林分布地区具有得天独厚的优势.对近几十年来雷达遥感在红树林监测方面的研究进行了回顾,着重分析了红树林散射机制、红树林分类与识别和红树林生物物理参...     

基于特征向量分解与散射机制判别指数的全极化SAR图像地物提取与分类

基于特征向量分解和基于散射模型的极化目标分解是全极化SAR非相干分解中的典型算法。本文对比研究了两种算法的特点及分解结果在地物识别分类方面的优势,在基于特征向量分解得到的H-Alpha特征平面的基础之上,引入散射机制判别指数来刻画地物的类别差异,从而能约束H-Alpha平面分割的界限以提高分类的精度,而且利用散射机制占优性强弱可辅助分类结果的解译。实验选取了鄱阳湖地区一景Radarsat-2标准全极化数据,实验结果对比表明一种散射机制占主导的地物,分类精度得到改善,特别是水域、形成二面角的目标区和成片分布的植被区域可以显著地提取出来。     

去除SAR图像斑点的改进型自适应各向异性扩散滤波方法

针对目前基于各向异性扩散技术的SAR图像斑点滤波方法的扩散系数与迭代过程控制不够精确的缺点,提出了一种改进的自适应各向异性扩散滤波方法,该方法结合有效视数（ENL）和梯度两种参数,使扩散系数能够自适应不同地物与细微结构,并通过准确地获取迭代过程中平坦区域有效视数以及扩展扩散的临近点个数,更精确地控制迭代过程。实验表明,这种改进的方法在去除斑点噪声、保持点目标和细节边缘信息等方面均优于传统的增强Lee滤波法、PM滤波法和SRAD各向异性扩散法。     

多时相SAR干涉测量数据探测地表特征变化

通过利用欧洲遥感卫星1号和2号（ERS-1／2）获取的多时相干涉测量雷达数据，提取干涉数据相干信息和后向散射信息，开展河北张家口试验区的地表土地类型的识别与分类，区分和识别出两类不同的草甸草地，以及水体、林地、旱地、草坡和干草原草地7类不同的土地类型，并通过对不同土地类型在多时相图像上后向散射特征和相关信息的分析，探讨时间序列上地表特征的变化。     

基于特征值分解的全极化SAR遥感数据分类研究

应用极化目标特征值分解理论,研究了全极化合成孔径雷达图像的精细分类问题,在H-α-Wishart分类基础上引入平均散射功率,并根据不同地物的散射功率强度信息,给出了一种简单的阈值分割方法,最后利用鄱阳湖地区的Radarsat-2全极化数据进行了实验和分析,结果发现引入平均散射功率信息后的分类类别更多、精度更好。