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基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。 相似文献
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不同极化的合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)数据对地物具有不同响应,利用极化信息可提升InSAR的地表形变监测能力。针对利用免费Sentinel-1数据的双极化信息进行地表形变监测这一问题,本文提出了一种基于双极化Sentinel-1数据的自适应极化时序InSAR技术方法 PolPSI (Polarimetric Persistent Scatterer Interferometry)。该方法针对研究区永久散射体PS (Persistent Scatterer)与分布式散射体DS (Distributed Scatterer)的不同特点,基于不同优化准则分别进行自适应极化优化,得到极化优化干涉图并进行地表形变监测。为了证明方法的有效性,以上海市浦东国际机场为研究区,基于34景双极化(VV-VH) Sentinel-1影像进行了实验。结果表明,所提出方法在降低干涉图相位噪声、提升干涉质量的同时较好地保持了地物边缘细节,相较于常规的时序PS与DS技术,提出PolPSI技术获取的变形监测点密度分别提高了103.0%和30.8%,更加详细地反演了机场区域变形状况。综上所述,本文提出的基于双极化Sentinel-1数据PolPSI方法通过对极化信息的利用与挖掘,可一定程度上提高Sentinel-1数据在地表形变监测应用中的能力。 相似文献
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针对传统的指纹定位与测距定位混合需要提前确定两者权重的问题,该文提出了一种新的动态加权混合定位方法。该方法利用Wi-Fi精细时间测量(FTM)协议同时返回接收信号强度(RSS)与测距数据的条件,在分析指纹定位与测距定位原理的基础上,分别对两种定位方法生成的定位结果动态确定权值,最后根据间接平差原理对两种定位结果进行融合,得到最终定位结果。在相同的实验条件下,该文所提的动态加权混合定位方法的平均定位误差(ME)为1.42 m,均方根误差(RMSE)为1.85 m,与指纹定位、测距定位和确定性加权混合定位方法相比,ME分别减小了27.6%、18.4%和21.9%,RMSE分别减小了37.3%、15.5%和15.5%。实验结果表明:与指纹定位、测距定位单种定位方法和确定性加权混合定位方法相比,该文提出的动态加权混合定位方法可以提高定位结果的精度和稳定性。 相似文献