SARPolSAR图像建筑物信息提取技术研究

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高分辨率SAR图像机场关键信息提取方法研究的开题报告

高分辨率SAR图像机场关键信息提取方法研究的开题报告一、研究背景合成孔径雷达（SAR）成像技术具有独特的优势，能够实现对地面目标进行高分辨率成像，广泛应用于国防、民用等领域。

机场是重要的交通运输枢纽，其安全运行和管理对于保障民航、国防和经济发展具有重要意义。

因此，利用SAR成像技术进行机场的监测和管理，对提高机场运行效率和保障机场安全具有重要意义。

本研究旨在探索一种高效的机场关键信息提取方法，以实现对机场的全面认知和管理。

二、研究内容1. SAR成像原理及特点分析。

阐述SAR成像技术基本原理及其在机场信息提取中的应用，分析高分辨率SAR图像的特点和难点。

2. 机场关键信息提取方法研究。

研究机场关键信息提取方法，包括机场跑道、停机位、跑道标记等信息的提取方法，以及利用SAR图像进行机场建筑物识别和分类的方法。

3. 机场关键信息提取算法实现。

根据SAR图像特点，设计并实现机场关键信息提取算法，包括跑道检测算法、停机位判定算法和建筑物识别算法。

4. 机场关键信息提取系统开发。

将上述算法整合，设计并开发一个机场关键信息提取系统，完成对机场的自动化识别和为机场管理提供数据支持的功能。

三、研究意义1. 实现机场关键信息自动化提取与识别，提高机场信息管理的效率和稳定性。

2. 构建机场安全监管系统，提高机场运行的安全性和可靠性。

3. 为未来机场智能化建设提供技术支持和应用示范。

四、研究方法1. 对SAR图像进行图像预处理和分割。

2. 基于SAR图像特点设计机场关键信息提取算法。

3. 实现算法并进行算法评估和优化。

4. 开发机场关键信息提取系统。

五、预期成果1. SAR图像机场关键信息提取算法。

2. 机场关键信息提取系统及其测试结果。

3. 一篇对该研究内容进行系统总结和阐述的学术论文。

SAR图像与可见光图像融合的建筑物提取算法

Ａｂｔａｃ：ＡｕｉｉｇｅｔａｔｏｌｏｉｈｂｓｄｏｈｕｉｎｏＡＲｎｐｉａｍａｅｓｐｏｏｅ．ｓｒｔｂｌｎｘｒｃｉｎａｇｒｔｍａｅｎｔｅｆｓｏｆＳａｄｏｔｃｌｉｇｓｉｒｐｓｄｄ
第３卷第１１１期
２０ｌ０年ｌ１月
兵
工
学
报
Ｖｏ．Ｎｏ１１１３１．
ＮＯ．２ＯＶ０１
ＡＣＴＡＡＲＭＡＭＥＮＴＡＲＩＩ
ＳＲ图像与可见光图像融合的建筑物提取算法Ａ
苏娟，鲜勇，宋建社
（二炮兵工程学院，陕西西安７０２）第１０５
摘要：出了一种基于ＳＲ图像和可见光图像融合的建筑物提取算法，ＳＲ图像提供建筑提Ａ由Ａ物的可能方位信息，可见光图像提供建筑物提取所需的视觉特征。该算法充分利用建筑物在２由
幅已配准的ＳＲ图像和可见光图像中所表现的共性和互补特征，Ａ采用边缘匹配和感知组合的方法提取建筑物的轮廓，可见光图像中采用屋顶灰度均匀性特征进行建筑物验证。实验结果表明，在本文算法具有较好的检测效果。关键词：息处理技术；图像融合；信结构特征边缘；缘匹配；知组合边感
ＦｕｓｏｆＳｉ ห้องสมุดไป่ตู้ ｏＡＲｎｐｉａｍａｅａｄＯｔｃｌＩｇｓ

合成孔径雷达图像处理与地物提取技术研究

合成孔径雷达图像处理与地物提取技术研究合成孔径雷达（SAR）是一种主要应用于地球科学研究和军事领域的先进技术。

SAR系统通过发送微波信号并记录其反射，来测量目标物体的位置、大小、形状和物理特性。

SAR信号具有极高的分辨率和覆盖范围，可以在近乎任何天气条件下对地表进行大范围、高分辨率的观测。

因此，SAR技术已成为当今高分辨率遥感技术中最重要的一种。

合成孔径雷达图像处理和地物提取技术是SAR遥感技术的重要应用领域。

这种技术可以在提供高分辨率和全天候探测能力的同时，有效地探测和提取地球表面的地物信息。

本文将从SAR图像处理和地物信息提取两个方面介绍SAR技术的这两项应用技术。

SAR图像处理SAR图像处理包括两个主要方面：预处理和后处理。

预处理包括校准和去噪处理。

校准处理是将原始SAR数据转换成幅度和相位信息的过程。

去噪处理是指在保证较高信噪比的同时，去除原始数据中因天气、地形、距离等因素引起的噪声。

后处理包括图像增强和变换处理。

图像增强是为了改善图像质量以及增强其中的特征和目标物体。

变换处理是将原始数据转换成另一组表示形式，通过这种方式可以更好地表征目标物体的特征和属性。

SAR地物提取技术SAR地物提取技术是根据目标特征和数据分析方法从SAR图像中提取地物信息的过程。

SAR地物提取技术包括两个主要方法：像元分解和目标分解。

像元分解在SAR遥感领域中广泛应用，是将雷达后向散射信号分解为相互独立的地物信号和噪声信号的处理方法。

这种方法利用了SAR数据的极化和频率特性，对每个像元进行雷达信号分析，以获得与像元相对应的场景信息。

目标分解是分离SAR成像中的多个目标的一种方法。

这种方法通过对单个返回信号的处理来提取不同目标的响应信号。

它可以分离出地表不同类型的目标，例如建筑、森林、河流和山峰等。

结论SAR技术的发展以及SAR图像处理和地物提取技术的不断进步，使得SAR技术在地球科学研究、环境监测、天气预报和军事领域中应用更加广泛。

SAR图像自动目标提取方法研究

SAR图像自动目标提取方法研究SAR图像自动目标提取方法研究随着合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）技术的发展与应用，SAR图像在军事目标识别、地理信息系统、城市规划等领域展现出了巨大的潜力。

然而，由于SAR图像具有复杂背景、低分辨率和目标信息不明显等特点，使得SAR图像目标提取成为一个具有挑战性的问题。

针对SAR图像目标提取问题，许多研究人员致力于开发有效的自动目标提取方法。

这些方法可以帮助人们从SAR图像中准确、快速地提取出感兴趣的目标区域，提高目标识别和分类的准确性。

在SAR图像目标提取中，背景和目标之间的对比度较低是一个关键问题。

为了解决这个问题，一种常用的方法是通过增强图像对比度来提高目标的可见性。

例如，自适应对比度增强算法（ACE）通过自适应地调整图像的对比度，使目标能够更好地与背景区分开来。

此外，自适应加权区域增长算法（AWRG）根据像素点的灰度值和局部邻域的信息来判断像素点是否属于目标。

除了对比度增强之外，图像分割是SAR图像自动目标提取的另一个关键环节。

分割的目的是将SAR图像分成若干个连通的目标区域，以便于进一步提取和识别。

常用的图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长法和基于纹理的分割等。

基于阈值的分割方法通过选取合适的灰度阈值将图像分割成背景和目标两个部分。

而基于区域生长法则将具有相似特征的像素点合并成一个连通区域。

基于纹理的分割方法则利用图像中目标的纹理特征进行分割。

除了对比度增强和图像分割之外，特征提取也是SAR图像目标提取的一个重要环节。

特征提取的目的是从SAR图像中提取出与目标相关的信息。

常用的特征提取算法包括灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换和主成分分析等。

灰度共生矩阵通过计算图像中灰度级别之间的统计分布来描述目标的纹理特征。

小波变换则能够提取出图像中的局部空间频率特征。

主成分分析则通过降维的方式提取出图像中最关键的特征。

最后，目标的分类和识别是SAR图像自动目标提取的最终目标。

基于极化SAR图像的建筑区提取方法研究

基于极化SAR图像的建筑区提取方法研究江畅;何秀凤;严汝琳;孙喆;牛雨;李帅【摘要】Built-up areas extraction plays an important role in urban planning and disaster assessment. In this paper, a fusion scattering model of polarization orientation angle compensation is proposed to extract built-up areas. First, the polarimetric SAR image is processed by polarimetric compensation to enhance the scattering components of the building. Then, the scattering components obtained by polarization decomposition and texture parameters are extracted as the basis of building extraction. Finally, use the object extraction method to extract the built-up areas. In this study, the method has been verified through the built-up areas extraction data from the L-band on-board AIRSAR data in San Francisco and the L-band ESAR data in the Oberpfaffenhofen. The results show that the method can identify and extract the building area, and improve the extraction precision of the construction area greatly, which can be used to obtain the damage of the building in disaster areas and the information of the urban construction areas.%建筑区提取对于城市规划和灾害评估具有重要的作用.文章提出融合极化方位角补偿的散射模型提取建筑区.首先对极化SAR图像进行极化补偿处理,使得建筑物的散射成分增强,然后融合极化分解得到的散射分量和纹理特征参数作为建筑区提取依据,最后使用面向对象的提取方法进行建筑区提取.采用美国San Francisco地区L波段星载AIRSAR 数据和德国Oberpfaffenhofen地区L波段机载ESAR数据分别进行实验验证.结果表明,文中方法较好地识别并提取了建筑区,提高了建筑区的提取精度,可用于受灾建筑区提取以及城市建筑区信息获取.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2017(038)002【总页数】10页(P72-81)【关键词】极化合成孔径雷达;建筑区提取;极化方位角补偿;纹理特征【作者】江畅;何秀凤;严汝琳;孙喆;牛雨;李帅【作者单位】南京邮电大学地理与生物信息学院,南京 210023;河海大学地球科学与工程学院,南京 210098;河海大学地球科学与工程学院,南京 210098;南京邮电大学地理与生物信息学院,南京 210023;南京邮电大学地理与生物信息学院,南京210023;南京邮电大学地理与生物信息学院,南京 210023;南京烽火软件科技有限公司,南京 210023【正文语种】中文【中图分类】TP751.1在进行社会建设、地震监测和灾害救援中，建筑物是主要研究对象[1-2]。

PolSAR

PolSAR 影像纹理特征在倒塌建筑物提取中的应用分析翟玮 1，2）裴万胜 2）赵斐 3）姜振海 1）魏从信 1）1）甘肃省地震局，兰州 730000 2）中国科学院寒旱所，兰州 730000 3）甘肃省地震局平凉中心地震台，甘肃平凉 744000地震发生后及时获取倒塌建筑物信息，指导应急救援工作有效进行，是减轻震害损失的有效方法。

遥感技术凭借其时效性强、观测范围大的优势，在震害信息调查中已被广泛应用。

全极化雷达（PolSAR）遥感不仅具有雷达全天时全天候的对地观测能力，而且比单极化和部分极化获取的信息量丰富得多，已被逐渐引用到震害评估研究中。

目前用 PolSAR 影像提取倒塌建筑物时，人们主要关注极化信息，忽略了纹理信息的利用。

完好建筑物具有明显的外形轮廓，呈现有规律的排列，在 SAR 影像中表现为规则分布的高亮几何形状，具有明显的纹理特征。

而倒塌建筑物分布散乱，规则的结构受到破坏、楼群空间关系模糊、二面角效应不明显，在 SAR 影像中多呈现较散乱的次高亮分布，规则的纹理特征被削弱。

在 PolSAR 影像中，倒塌建筑和完好的倾斜建筑物都主要呈现体散射特征，因此只依靠体散射识别方法很难将倒塌建筑准确提取出来。

经过研究分析，引入 Mean、Homogeneity、Entropy 和 Correlation 四种基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征参数，依靠纹理差异对倒塌建筑和倾斜建筑进行区分，具有较好的效果，能够提高倒塌建筑物的提取精度。

在 PolSAR 影像中提取倒塌建筑物，先对影像进行极化分解，提取出体散射分量，再根据倒塌建筑和倾斜建筑的 Mean、Homogeneity、Entropy 和 Correlation 四种纹理特征差异，设定两种建筑物的分离阈值，，对它们的总功将倒塌建筑物分离出来。

从 PolSAR 影像中分别选取倒塌建筑样本和倾斜建筑样本（图略）率（SPAN）影像的 4 种纹理特征进行分析。

PolSAR目标检测方法研究

PolSAR目标检测方法探究摘要：合成孔径雷达(PolSAR)技术被广泛应用于地球观测和目标检测领域。

本文主要探究了PolSAR目标检测的方法，并分析了相关算法的优势和不足。

针对PolSAR图像的特点和存在的问题，本文提供了一种用于目标检测的新方法。

通过试验结果的分析，验证了该方法的有效性和鲁棒性。

1. 引言合成孔径雷达是一种主动遥感技术，具有高区分率和全天候观测能力。

随着科技的进步，PolSAR技术的应用越来越广泛。

PolSAR图像具有极化信息丰富、反射特性明显等特点，因此PolSAR图像被广泛应用于地球观测和目标检测领域。

目标检测是PolSAR图像处理的重要任务之一，对于提高图像质量、缩减处理时间具有重要意义。

2.2.1 聚类方法聚类方法是PolSAR目标检测中常用的方法之一。

通过对PolSAR图像中的像素进行聚类，将目标像素和背景像素分类，从而实现目标的检测。

常用的聚类方法包括基于最大似然预估的方法、基于自适应改进的方法等。

聚类方法简易易行，但对于复杂的场景和目标区分度低的状况，其效果有限。

2.2 基于特征提取的方法特征提取是PolSAR目标检测的关键步骤之一。

通过提取PolSAR图像的特征信息，可以有效区分目标和背景。

常用的特征包括极化散射特征、纹理特征、统计特征等。

基于特征提取的方法可以充分利用PolSAR图像的信息，提高检测的准确性。

然而，特征提取过程中的噪声和模糊信息可能会影响检测结果，因此需要对特征进行适当的处理和选取。

2.3 基于机器进修的方法机器进修方法在目标检测中也得到了广泛应用。

通过建立训练样本集和训练分类器，可以实现对目标的自动检测。

常用的机器进修方法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。

机器进修方法可以克服聚类方法和特征提取方法的不足，并且具有较高的准确性和鲁棒性。

然而，机器进修方法需要大量高质量的训练样本和计算资源，且对模型参数和算法选择较为敏感。

3. 新方法探究针对现有方法存在的问题，本文提出了一种新的PolSAR目标检测方法。

基于光学图像辅助的高分辨率SAR图像建筑物高度提取方法研究

基于光学图像辅助的高分辨率SAR图像建筑物高度提取方法研究目录摘要 (i)Abstract (iii)第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状及分析 (3)1.2.1高分辨率光学遥感图像建筑物信息提取 (3)1.2.2高分辨率SAR遥感图像建筑物信息提取 (10)1.2.3基于光学与SAR遥感图像的建筑物信息提取 (14)1.3存在的问题 (17)1.4论文的主要工作与结构安排 (19)第二章基于属性滤波和上下文信息的光学图像建筑物提取 (23)2.1引言 (23)2.2高分辨率光学图像建筑物特性分析 (24)2.3光学遥感图像建筑物提取典型方法回顾 (25)2.3.1基于像元的建筑物提取方法 (25)2.3.2面向对象的建筑物提取方法 (30)2.4基于差分属性剖面和阴影上下文的建筑物提取方法 (37)2.4.1基于差分属性剖面的建筑物提取 (37)2.4.2阴影上下文信息的引入 (41)2.4.3建筑物提取算法流程 (44)2.5实验结果与分析 (45)2.5.1建筑物提取结果 (45)2.5.2建筑物提取性能分析 (49)2.6小结 (52)第三章基于自适应滑窗的高分辨率SAR图像相干斑抑制 (55)3.1引言 (55)3.2自适应滑窗问题分析 (56)3.2.1自适应滑窗问题概述 (56)3.2.2高分辨率SAR图像建筑物散射特性 (57)3.2.3自适应滑窗问题解决思路 (59)3.3基于置信区间与形态重构的自适应滑窗方法 (61)3.3.1基于置信区间的滑窗粗筛选 (61)3.4实验结果与分析 (71)3.4.1相干斑抑制指标 (71)3.4.2仿真图像实验结果及分析 (73)3.4.3算法性能分析实验 (77)3.4.4实测SAR图像实验 (79)3.5小结 (80)第四章基于正交投影的SAR建筑物结构计算模型 (83)4.1引言 (83)4.2SAR建筑物成像几何机理分析 (83)4.2.1建筑物主要后向散射机制 (83)4.2.2建筑物成像几何分析 (84)4.3基于正交投影的SAR建筑物结构特征计算模型 (90)4.3.1SAR成像的距离-多普勒方程 (91)4.3.2建筑物结构特征计算模型 (92)4.3.3模型精度及计算量分析 (94)4.4小结 (99)第五章基于结构特征预估的SAR图像孤立建筑物高度信息提取(101)5.1引言 (101)5.2基于特征预估的SAR建筑物高度信息提取思路 (102)5.3SAR建筑物结构特征预估 (104)5.4基于结构特征的匹配函数 (108)5.5实验结果与分析 (111)5.5.1仿真图像实验结果及分析 (111)5.5.2算法性能分析实验 (115)5.5.3实测SAR图像实验 (117)5.6小结 (118)第六章基于模型迭代匹配的SAR图像部分受遮挡建筑物高度信息提取 (121)6.1引言 (121)6.2SAR部分受遮挡建筑物结构特征分析 (121)6.3部分受遮挡建筑物高度信息提取问题建模 (124)6.4互遮挡建筑物整体结构特征预估 (125)6.5匹配函数及参数优化搜索 (127)6.6实验结果与分析 (129)6.6.2算法性能分析实验 (131)6.6.3实测SAR图像实验 (133)6.7小结 (134)第七章结束语 (137)7.1论文的主要研究成果 (137)7.2后续工作展望 (138)致谢 (140)参考文献 (143)作者在学期间取得的学术成果 (162)表目录表1. 1 典型高分辨率遥感卫星的基本参数 (1)表2. 1 阴影区域提取算法 (42)表2. 2 算法主要参数设置 (45)表2. 3 感知编组方法参数设置 (46)表2. 4 三种方法时间开销 (49)表2. 5 目标提取精度 (51)表3. 1 置信区间的数值求解算法 (62)表3. 2 不同视数和置信概率下的幅度置信区间 (63)表3. 3 不同视数和置信概率下的强度置信区间 (63)表3. 4 最优置信概率查找表 (67)表3. 5 形态重构算法 (70)表3. 6 不同算法结果的滤波评价指标 (77)表3. 7 实测数据滤波结果 (80)表4. 1 某实际机载SAR系统主要成像参数 (95)表4. 2 计算量分析 (97)表5. 1 建筑物结构特征标记模板生成算法 (107)表5. 2 孤立建筑物高度信息提取方法时间开销 (117)表6. 1 部分受遮挡情况建筑物高度信息提取方法的时间开销 (133) 图目录图1. 1 太阳与卫星同侧时建筑物高度与阴影的几何关系 (8)图1. 2 太阳与卫星异侧时建筑物高度与阴影的几何关系 (9)图1. 3 基于同侧立体视像对的建筑物高度提取示意图 (10)图1. 4 基于光学图像辅助的高分辨率SAR图像建筑物高度提取流程图 (19)图1. 5 论文组织结构图 (22)图2. 1 平顶建筑物几何结构示意图 (24)图2. 2 人字顶建筑物几何结构示意图 (24)图2. 3 线基元端点邻近示意图 (27)图2. 4 线基元垂直邻近示意图 (27)图2. 5 线基元两两共线示意图 (27)图2. 6 线基元全局共线示意图 (28)图2. 7 线基元平行示意图 (28)图2. 8 线基元闭合示意图 (28)图2. 9 分水岭变换 (29)图2. 10 DMP与DAP处理合成图像结果对比 (37)图2. 11 意大利Pescara局部城区光学遥感图像 (37)图2. 12 面积差分开剖面 (38)图2. 13 面积差分闭剖面 (38)图2. 14 对角线差分开剖面 (38)图2. 15 对角线差分闭剖面 (39)图2. 16 标准差差分开剖面 (39)图2. 17 标准差差分闭剖面 (39)图2. 18 转动惯量差分开剖面 (39)图2. 19 转动惯量差分闭剖面 (39)图2. 20 基于差分属性剖面的建筑物提取结果 (40)图2. 21 4类典型地物的差分属性剖面曲线 (41)图2. 22 建筑物阴影的投影成像关系及实际阴影图像 (42)图2. 23 基于阴影的建筑物筛选 (44)图2. 24 高分辨率光学遥感图像建筑物提取算法流程 (44)图2. 25 本章方法建筑物提取结果 (46)图2. 26 感知编组方法建筑物提取结果 (47)图2. 27 强制最小分水岭方法建筑物提取结果 (47)图2. 28 工业区场景的建筑物提取结果 (49)图2. 29 建筑物提取结果随不同属性分解参数区间步长的变化曲线(52)图3. 1 透视收缩、叠掩和阴影形成示意图 (58)图3. 2 平顶建筑物各区域沿斜距剖面分布图 (59)图3. 3 实际平顶SAR建筑物图像 (59)图3. 4 NL=1时不同强度均值的概率密度曲线 (64)图3. 5 NL=3时不同强度均值的概率密度曲线 (64)图3. 6 不同视数条件下交叉概率随置信概率的变化曲线 (67)图3. 7 不同均值比条件下交叉概率随置信概率的变化曲线 (67) 图3. 8 滑窗内均值比的计算模板 (69)图3. 9 基于形态重构的滑窗筛选示意图 (70)图3. 10 自适应滑窗算法流程图 (71)图3. 11 仿真场景 (73)图3. 12 仿真场景滤波结果比较 (74)图3. 13 强散射结构的局部放大示意图 (75)图3. 14 均匀区边缘的局部放大示意图 (75)图3. 15 阶跃边缘附近的自适应滑窗选取 (76)图3. 16 阶跃边缘剖面图 (76)图3. 17 滑窗准确率相对提高量 (78)图3. 18 滤波结果随滑窗尺寸的变化曲线 (79)图3. 19 实测数据滤波结果 (80)图4. 1 建筑物与地面间的三种主要后向散射类型 (84)图4. 2 平顶建筑物的SAR成像几何及斜距剖面分布 (86)图4. 3 人字顶建筑物的SAR成像几何及斜距剖面分布 (88) 图4. 4 实测平顶及人字顶建筑物SAR图像 (90)图4. 5 SAR正侧视条带模式的成像示意图 (92)图4. 6 一次反射的正交投影映射关系示意图 (93)图4. 7 二次反射与墙角线位置一次反射的等价性示意图 (94) 图4. 8 机载SAR对建筑物成像场景示意图 (95)图4. 9 模型近似误差随间距的变化曲线 (96)图4. 10 模型近似误差随下视角的变化曲线 (97)图4. 11 建筑物结构计算实验 (99)图5. 1 不同方位角下建筑物截面沿距离向的变化 (103)图5. 2 建筑物整体轮廓结构随高度变化示意图 (104)图5. 3 建筑物自遮挡面元的鉴别 (106)图5. 4 建筑物不同叠掩区域的鉴别 (106)图5. 5 SAR图像建筑物结构特征计算流程 (107)图5. 6 匹配函数的值域空间分布 (110)图5. 7 SAR图像孤立建筑物高度信息提取方法流程图 (111) 图5. 8 测试数据集中的部分仿真图像 (112)图5. 9 平顶建筑物高度信息提取结果 (114)图5. 10 人字顶建筑物高度信息提取结果 (115)图5. 11 三种算法的高度估值绝对误差曲线 (116)图5. 12 实测SAR建筑物图像切片一实验 (118)图5. 13 实测SAR建筑物图像切片二实验 (118)图6. 1 相邻建筑物在不同几何配置下的斜距剖面变化 (123)图6.2 建筑物互遮挡及地面受遮挡部分鉴别示意 (127)图6. 3 匹配函数空间曲面分布 (128)图6.4 SAR图像部分受遮挡情况建筑物高度信息提取方法流程图(129)图6. 5 测试数据集中的部分仿真图像 (130)图6.6 两相邻建筑物遮挡情况的高度信息提取结果 (131)图6.7 高度估计的误差统计曲线 (132)图6. 8 实测数据的主要成像参数 (133)图6.9 实测SAR图像建筑物高度信息提取结果 (134)。

基于SAR图像相干变化检测的建筑物震害信息提取研究

基于SAR图像相干变化检测的建筑物震害信息提取研究当可以给人和建筑物带来灾难的地震发生后,受灾的地方所在的国家和直接管辖的政府要进行救援工作,在进行救援工作之前,首要的工作是对灾区进行灾损评估和精确地划分好哪里受到的破坏严重、哪里受到的损失较轻,这样在分配人员到灾区去救人的时候就可以有针对性的对各个区域分配人员。

在这一步的工作中,遥感技术由于具有快速、大面积、准确和直接获取目标区域图像的优点,特别是在最近这些年来得到了非常多的应用,遥感可以做的工作包括:提供被地震破坏的地区在地震发生前拍摄的影像数据、在地震发生后拍摄灾区影像、利用遥感图像评估受破坏区域的灾害损失。

一般而言,高分辨率的光学遥感数据就可以基本满足救灾需求,但是当灾区在震后伴随积云、大雾或者暴雨等极端天气的时候,光学遥感的优势就被大大的限制住了。

而微波遥感中的SAR在进行探测工作的时候,不仅不会受此类恶劣天气情况的影响,还可以在夜晚的时候像在白天一样正常获取图像,而且当SAR在进行拍摄探测的时候,是从被研究目标的斜上方进行拍摄的,这种成像的工作方式可以更加全面更加细致的探测到地物的侧面信息。

SAR图像数据不仅仅是强度数据,还包含着相位数据,这是SAR数据相对于光学遥感数据的一大优点,本文的研究就是基于SAR图像的相位相干性做变化检测的研究,提取地震灾区的震害建筑物,主要的研究成果如下:(1)通过分析SAR传感器的工作原理,总结了一般正常规则建筑物对SAR发射电磁波的散射效应及其在SAR图像上的表征,像叠掩、阴影和二次散射等,还分别就高分辨率和中低分辨率SAR图像上的建筑物损毁特征进行了分析描述;本文中的研究是想简单直接地区分出被地震损坏区域的完好和受损坏建筑物,所以在研究中只提取“完好”和“破坏”两种建筑。

(2)基于电磁波的相干性算法,对所选的两个实验区的两组SAR图像数据,分别进行震前和震后的同震相干性计算处理,基于相干性结果选择合适的阈值计算方法计算分类阈值来进行分类,提取震害建筑物。

SAR遥感图像解析与地物提取技术

SAR遥感图像解析与地物提取技术SAR (Synthetic Aperture Radar) 是一种通过雷达信号获取地面反射回波数据的遥感技术。

与光学遥感相比，SAR具有天气无关性、全天候性和云覆盖下的观测能力。

由于这些优势，SAR遥感图像在地物提取、土地利用监测、环境变化研究等领域具有广泛应用。

本文将介绍SAR遥感图像解析与地物提取技术的基本原理和主要方法。

一、SAR遥感图像解析基本原理SAR遥感图像解析是指通过对SAR图像中的数据进行处理和分析，揭示出隐藏在图像中的地物信息的过程。

SAR图像的基本原理是利用雷达脉冲信号与地面目标发生相互反射形成回波信号，通过处理回波信号的幅度、相位和极化等信息，获取地物的特征和位置。

SAR遥感图像的解析过程涉及信号去噪、几何校正、辐射校正、数据配准和特征提取等多个步骤。

首先，对原始SAR图像进行预处理，去除噪声和伪迹，以提高图像质量。

然后，进行几何校正和辐射校正，确保图像具有准确的位置和亮度信息。

接下来，对图像进行配准，将SAR图像与其他遥感数据或地理信息系统(GIS) 数据进行对比和分析。

最后，通过特征提取算法，将图像中的地物信息提取出来。

二、SAR地物提取技术SAR地物提取技术是指利用SAR图像的特征信息，将地物从图像中分割或分类出来。

常用的SAR地物提取方法包括基于像素的技术和基于目标的技术。

1. 基于像素的地物提取技术基于像素的地物提取技术是指利用SAR图像中每个像素点的信息进行分类。

常见的方法包括阈值分割、聚类分析和机器学习。

阈值分割是根据图像灰度值与预先设定的阈值进行分类。

聚类分析是将图像中的像素点划分为不同的类别，使得同一类别内的像素点具有相似的特征。

机器学习方法是通过训练样本，建立分类模型，对SAR图像进行分类。

2. 基于目标的地物提取技术基于目标的地物提取技术是指将SAR图像中的地物进行分割，形成具有独立目标特征的图像，以方便后续分析和应用。

SAR图像建筑物三维信息提取方法研究_邹斌

SA R图像建筑物三维信息提取方法研究邹斌,许可,张腊梅,李慧君(哈尔滨工业大学信息工程系,黑龙江哈尔滨150001)摘要:为了能够从单一SAR图像中提取出建筑物的三维信息,基于SA R成像原理提出了从图像中建筑物叠掩和阴影区域计算平面矩形屋顶尺寸以及高度的方法。

针对SA R平面矩形屋顶建筑物仿真图像,利用灰度直方图信息定位建筑物二次散射区域,通过线灰度累加分割出叠掩和阴影区域,再采用恢复公式计算屋顶尺寸和高度。

实验结果表明,对于具有明显几何形变的平面矩形屋顶建筑物单一SAR图像,此方法有效恢复屋顶尺寸和高度,提高了建筑物检测识别的准确度和精度。

关键词:合成孔径雷达;特征提取;建筑物提取;三维信息中图分类号:T N958文献标识码:A文章编号:1672-2337(2009)02-0095-07Study on Extraction Methods of Three-DimensionInformation of Buildings in SAR ImagesZOU Bin,XU Ke,ZH ANG La-m ei,LI H u-i jun(De par tmen t of I nf ormation Eng inee ring,H arbin I nstitute of T echnolog y,H arbin150001,Ch ina)Abstract:In or der to ex tr act three-dimensio n infor mat ion o f buildings in single SA R images,a w ay t o compute the r oof dimension and heig ht is pr oposed.Based o n SAR imag ing principle,this method uses the infor mation of over lay and shadow ar eas o f building s in SA R images.I n SA R simulation images including buildings w ith flat and r ect ang le ro ofs,do uble scattering a rea o f building s can be o riented by g ray histog ram. T he ov er lay and shado w ar eas can be seg ment ed by g ray accumulat ion in lines,and the ro of dimensio n and height can be co mputed by reco very fo rmula.T he ex per iment results pr ove that this w ay can r eco ver the ro of dimensio n and height effect ively in sing le SAR imag es,including building s w ith f lat and rectang le r oofs which have geo met ric distor tio ns.T he accuracy o f detecting and recog nizing buildings in SA R imag es can be im-pr oved.Key words:synthet ic aper ture radar(SA R);feature ext ractio n;building ex traction;thr ee-dimension infor mation1引言合成孔径雷达(SAR)是一种利用微波进行感知的主动传感器,与光学、红外等其他传感器相比,SAR成像不受天气、光照等条件的限制,具有全天时、全天候、多波段、多极化工作方式、可变侧视角和穿透能力强等特点。

融合极化合成孔径雷达影像多特征的建筑物提取

融合极化合成孔径雷达影像多特征的建筑物提取全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在遥感领域，合成孔径雷达（SAR）技术被广泛应用于地物信息提取、环境监测、军事侦察等领域。

传统的SAR影像在建筑物提取方面存在一些问题，例如光学影像的分辨率不高、信息受云层和植被遮挡等。

为了解决这些问题，极化SAR技术应运而生，它采用多波束接收天线，测量SAR回波信号在水平和垂直两个方向上的极化状态，提供了更多的信息维度。

近年来，融合极化SAR影像的研究越来越受到关注。

由于极化SAR影像包含了更丰富的信息，因此可以提高建筑物提取的准确性和可靠性。

本文将探讨如何利用融合极化SAR影像多特征进行建筑物提取的方法和技术。

一、极化SAR影像特点极化SAR影像是指SAR系统采用多波束接收天线接收回波信号，在水平和垂直两个方向上测量电磁波的极化状态。

极化SAR影像具有以下主要特点：1. 极化信息丰富：极化SAR影像对地物的散射特性有更深入、更细致的研究，可以提供目标在不同极化状况下的散射特性，为地物分类和建筑物提取提供了更多的信息。

2. 遥感信息融合：极化SAR影像可以与光学影像、高光谱影像等多源信息进行融合，提高了建筑物提取的准确性和可靠性。

3. 对光照条件不敏感：极化SAR影像不受光照条件的限制，可以在白天和夜晚、晴天和阴天等各种天气条件下获取数据，适用范围更广。

二、极化SAR影像多特征建筑物提取方法1. 构建特征空间：利用主成分分析（PCA）等方法将极化SAR影像转换到特征空间中，减少数据的维度，提取有效特征。

2. 特征选择和提取：根据建筑物的散射特性和极化信息，选择合适的特征进行建筑物提取，如极化解卷积滤波等方法。

3. 分割和分类：利用支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等分类器对建筑物进行分类，找到建筑物的边界和位置。

4. 规则提取和验证：根据建筑物的几何形状、辐射性质等规则进行建筑物提取，通过验证和检验提取结果的准确性。

SAR图像建筑物信息提取

高分辨率SAR影像建筑物信息提取
2017年12月19日星期二
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目录
• 一、背景与现状 • 二、建筑物SAR成像结构 • 三、SAR图像中检测建筑物 • 四、建筑物信息提取与三维重建
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一、背景与现状
背景： 1. 2. 3. 基于SAR图像的城市基础设施（道路、桥梁、铁路、建筑物等）解译对于城市环境进行分析具有重要意义由于SAR传感器是一种主动遥感的技术，在获取城市三维信息时，其相对于传统摄影测量技术具有不可比拟的优点 SAR传感器技术的发展，使之分辨率得到很大程度的提高，已经达到分米级，建筑物等地物目标的几何结构特征等都能够很好的显示在高分辨率SAR影像上我国国情发展的需要和城市规划相关研究的需求
对于矩形的平顶建筑物在高分辨率的SAR 图像上所形成的叠掩的结构特征： (1) 该叠掩结构呈现高亮的现象，表现为一条L 型亮线。 (2) 在两个侧面上都有一定的长度的叠掩区域，并且这两个叠掩在建筑物的拐角的地方相交在一起。 (3) 在两个侧面上的叠掩结构的方向垂直。 (4) 在同一侧面的叠掩结构沿着SAR 传感器入射的方向的长度是处处相等的，这个长度值和建筑物的高度是密切相关的，可以根据这个长度来反演出建筑物的高度。
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二、建筑物SAR成像结构
2. 建筑物几何结构：
尖顶建筑物
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二、建筑物SAR成像结构
尖顶建筑物
a 地表一次散射区域 b 地表和墙表的二次散射区域 c 墙面一次散射区域 d 房顶一次散射区域 e 目标在入射角��时，刚好遮住的地表没有散射的区域
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基于多尺度算法的SAR图像细节提取技术研究

基于多尺度算法的SAR图像细节提取技术研究1. 引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像是一种用雷达成像目标的高分辨率图像。

由于其不受天气条件限制、具有全天候能力和大场景覆盖范围等特点，被广泛应用于军事侦查、资源调查、环境监测等领域。

然而，SAR图像的细节信息提取一直是SAR图像处理中的重要问题之一。

随着图像处理技术的发展，基于多尺度算法的SAR图像细节提取技术逐渐成为研究的热点。

2. SAR图像细节提取的意义SAR图像细节信息包含了目标的纹理、边缘等特征，对于目标的分类、识别和目标检测等应用具有重要的意义。

传统的SAR图像细节提取方法主要包括小波变换、多分辨率分解、边缘检测等。

然而，传统方法在细节保持和抑制噪声方面存在一定的局限性，且对于不同尺度的细节信息提取效果不尽如人意。

3. 多尺度算法及其应用于SAR图像细节提取的优势多尺度算法是指在不同尺度下对信号或图像进行分析和处理的算法。

常见的多尺度算法包括小波变换、多尺度分解、多尺度滤波等。

在SAR图像细节提取中，多尺度算法具有几个优势：3.1 细节信息的保持多尺度算法能够在不同尺度下对SAR图像进行细分，将不同尺度的细节信息分别处理，从而更好地保持原始图像中的细节信息。

这对于细节信息的提取具有重要意义。

3.2 抑制噪声SAR图像中常常包含有噪声，传统的SAR图像细节提取方法通常难以有效抑制噪声的干扰。

多尺度算法能够在细节提取的过程中对噪声进行滤波，从而提高了细节提取的准确性。

3.3 适应不同尺度的细节信息提取SAR图像中的细节信息往往具有不同的尺度。

通过多尺度算法，可以适应不同尺度的细节提取，从而得到更全面、精确的细节信息。

4. 多尺度算法在SAR图像细节提取中的应用4.1 小波变换小波变换是一种时间-频率分析方法，能够将信号按不同频率成分进行分解和处理。

在SAR 图像细节提取中，小波变换可以将不同尺度的细节信息分离开来，提高细节信息的提取效果。

从sar图像阴影中提取信息

基于SAR图像阴影的信息提取摘要在解释SAR图像时斑点噪声的存在带来相当大的挑战。

尽管有非常高的分辨率，提供与现代SAR系统，但是以自动化和安全操作方式从SAR图像提取可靠的情报仍然面临着相当大的困难。

就没有斑点和在成像中没有失真而言，阴影区域在SAR图像中是独一无二的。

本文提出了一系列的工作，旨在利用SAR图像阴影中的信息。

早期的工作着眼于阴影特性与目标特征相结合以得到单看图像。

这可以提供更好的目标分类，并提出了一种可以估测城市建筑高度的方法。

不管怎样，在多角度俯视图中，SAR图像阴影以被证明确实有效。

单独使用阴影描述，在一系列SAR图像不同视角得出的信息被结合在一起，以提供对建筑规模非常可靠的明确的估计。

另一个非凡的成功是，在SAR图像阴影中对于运动目标的检测。

在SAR图像中运动目标的图像时模糊和扭曲的，这使得检测运动目标变得很困难，如果不是不可能。

但是，目标阴影是不失真的。

最初的结果及短时期的数据已经成功得复制，用于检测更大时间范围的目标。

在所有这些情况下性能将会收到影响，即在杂波背景较弱，动态范围较窄或者不同物体阴影重叠的情况下。

然而，本文突出了目标检测和城市场景分析定位的应用范围，在此应用范围，SAR阴影已经被证明能够提供一种很有效的从图像提取信息的方式。

关键词：SAR阴影检测分类城市分析运动目标Ⅰ引言合成孔径雷达（SARs）是能够为在具有高地区覆盖率和全天候的特性的广袤区域范围的静态物体和地形提供极其精确的图像。

SAR能在横向达到一个非常高的空间分辨率，远远超过了使用一个较小物理雷达可以达到的程度。

SAR 系统记录了雷达脉冲作为平台沿着它的飞行路径和进展过程综合沿轨道脉冲天线长度远比实际的物理天线的长度。

本文实现一个更窄的光束宽度合成器，此合成器可以产生很好的横向分辨率。

图1显示的是一个典型的SAR图像的例子。

这幅图由奎奈蒂克公司的X波段SAR系统提供，此图是一副关于一块大约类似是汽车停车场的区域的SAR图像。

高分辨率SAR图像建筑物提取方法研究

高分辨率SAR图像建筑物提取方法研究一、本文概述随着遥感技术的不断发展，合成孔径雷达（SAR）已成为获取高分辨率地面信息的重要手段。

SAR图像因其独特的成像方式，能够穿透云雾，实现全天候、全天时的地面观测，尤其在城市规划和建筑物监测等领域具有广泛的应用前景。

然而，从SAR图像中提取建筑物信息仍面临诸多挑战，如图像斑点噪声、复杂的背景干扰等。

因此，研究高分辨率SAR图像中建筑物提取方法具有重要的理论价值和实践意义。

本文旨在探讨高分辨率SAR图像建筑物提取的关键技术和方法。

介绍了SAR图像的基本特点和建筑物提取的研究现状，为后续研究提供理论基础。

重点分析了现有建筑物提取算法的优点和不足，并针对其存在的问题提出了相应的改进策略。

接着，通过对比实验验证了所提方法的有效性和优越性。

探讨了建筑物提取技术在城市规划、灾害监测等领域的应用前景，为未来的研究提供了方向。

本文的研究不仅有助于推动SAR图像解译技术的发展，还为相关领域提供了更加精准、高效的建筑物信息提取方法。

希望本文的研究成果能够为相关领域的实践应用提供有益的参考和借鉴。

二、高分辨率SAR图像特点与预处理高分辨率SAR（合成孔径雷达）图像是一种重要的遥感数据源，因其具有全天时、全天候的成像能力，广泛应用于城市规划、灾害监测、军事侦察等领域。

与传统的光学遥感图像相比，SAR图像具有一些独特的特点，如不受光照条件影响、对地表覆盖类型敏感、能穿透云雾等。

然而，SAR图像也存在一些固有的问题，如斑点噪声、几何失真和辐射失真等，这些问题在进行建筑物提取时需要进行适当的预处理。

高分辨率SAR图像具有高的空间分辨率和方位分辨率，能够提供丰富的地表细节信息。

SAR图像对地表覆盖类型的敏感性使其能够识别不同类型的建筑物，包括低矮的建筑、高层建筑以及不同材质的建筑。

然而，SAR图像的解译难度也相对较大，因为SAR图像是以雷达回波的形式获取的，其信息表达方式与光学图像不同，需要通过专门的解译技术才能有效提取建筑物信息。

SAR影像城市建筑信息提取方法研究的开题报告

SAR影像城市建筑信息提取方法研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市化进程的加速和高分辨率卫星遥感技术的发展，遥感影像在城市规划和管理中的应用越来越广泛。

尤其是SAR（合成孔径雷达）影像，具有固有的不受天气和云层影响等优势，逐渐成为城市建筑信息提取的重要数据源。

然而，由于SAR影像存在的显著斑马纹噪声、多次散射和干扰等问题，对SAR影像进行城市建筑信息提取仍存在较大的难度和挑战。

因此，对SAR影像城市建筑信息提取方法的研究具有重要意义。

二、研究目的和内容本文旨在通过对SAR影像城市建筑信息特点分析，结合目前主要城市建筑信息提取方法的优缺点，探讨一种适合SAR影像的城市建筑信息提取方法，并通过实验验证其有效性和优越性。

具体研究内容包括：1.分析SAR影像城市建筑信息的特点和难点。

2.总结目前主流的城市建筑信息提取方法，并比较其优缺点。

3.在特定的SAR影像场景下，开发一种针对SAR影像的城市建筑信息提取方法。

4.通过实验对比验证该方法的有效性和优越性。

三、研究方法和步骤本文采用以下研究方法：1.理论研究法：对SAR影像城市建筑信息提取方法相关理论进行深入研究，并分析其特点和优缺点。

2.实验法：在实验室环境下，通过选取一定量和类型的SAR影像数据和现场采集到的建筑信息数据，开展数据处理和分析实验，验证城市建筑信息提取方法的有效性和优越性。

研究步骤如下：1.文献综述：对SAR影像城市建筑信息提取方法的相关文献进行综述，并分析其现状和存在问题。

2.数据准备：在专业的遥感影像数据库中选择一定量和类型的SAR 影像数据，并通过现场采集等方法获取相应的建筑信息数据。

3.影像预处理：对采集到的SAR影像数据进行预处理，包括滤波、校正、配准、分割等，以提高影像质量和准确性。

4.建筑信息提取：运用相关算法和模型，对预处理后的SAR影像数据进行建筑信息提取，包括建筑区域提取、建筑高度估计等。

5.数据分析和评价：对提取到的建筑信息数据进行评价和分析，评估方法的有效性和优越性。

融合极化合成孔径雷达影像多特征的建筑物提取

融合极化合成孔径雷达影像多特征的建筑物提取融合极化合成孔径雷达（PolSAR）影像多特征的建筑物提取，是一种利用PolSAR系统获取的不同极化通道的复图像来区分物体的目标朝向、目标均衡性、精细结构以及物质组成等参数，并最终获取地物信息的方法。

这种方法在建筑物提取方面的应用，主要是基于建筑物在PolSAR图像中呈现的特定极化散射特性。

具体实现上，一种可能的步骤包括：1. 计算全极化干涉合成孔径雷达图像中每个点的散射总功率（SPAN）。

这通常涉及到读入全极化干涉合成孔径雷达图像中每个点的散射矩阵形式的数据，并利用这些数据构建半正定艾米特矩阵。

2. 确定功率阈值，并比较图像中每个点的功率SPAN是否大于该阈值。

如果某个点的功率SPAN小于阈值，则可以初步判断该点不是建筑物。

3. 对于功率SPAN大于阈值的点，进一步基于全极化干涉合成孔径雷达数据，求解相干最优化问题，计算平均相干参数。

4. 确定平均相干参数的阈值，并判定每个点的平均相干参数是否大于该阈值。

如果某个点的平均相干参数大于阈值，则可以判定该点为建筑物。

这种方法利用了PolSAR图像中的多个特征（如散射总功率和平均相干参数），并通过设定合适的阈值来实现建筑物的提取。

同时，它也可以应用于多波段PolSAR数据，以获取更为全面和准确的目标信息。

然而，这只是一种可能的实现方式，并且具体的实现方式可能会因数据集、应用场景和具体需求的不同而有所变化。

在实际应用中，可能还需要结合其他图像处理和分析技术，如滤波、分割、分类等，以提高建筑物提取的准确性和效率。

此外，对于复杂场景下的建筑物提取，可能还需要考虑更多的因素，如建筑物的形状、大小、高度、材料、结构等，以及周围环境的影响，如植被、道路、其他地物等。

因此，未来的研究可以进一步探索如何利用PolSAR图像中的更多特征和信息，以及如何结合其他数据源和技术，来实现更为准确和全面的建筑物提取。

基于高分辨率SAR数据的建筑物提取方法研究

基于高分辨率SAR数据的建筑物提取方法研究
赵海强;阮芳;饶友琢
【期刊名称】《科技与创新》
【年(卷),期】2024()11
【摘要】合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式微波遥感设备,具有强抗噪、多元性、全天候、不受天气影响等特点,对于传统光学遥感影像在南方雨季受云雨干扰而导致无法及时有效监测建筑变化的情况,SAR数据可弥补该情况下光学影像的不足,而建筑物在SAR影像上具有亮度高、易于与背景分离等特点,成为基于SAR数据提取建筑物信息的优势。

以此为切入点,以COSMO-SkyMed SAR为数据源,通过分析SAR数据上建筑物的后向散射、纹理等特征,进行SAR数据的建筑物变化提取研究。

通过与光学影像对比验证,结果表明,SAR数据用于建筑物变化提取的精度较高,具有一定的应用价值。

【总页数】4页(P85-87)
【作者】赵海强;阮芳;饶友琢
【作者单位】广东省国土资源技术中心;武汉汉达瑞科技有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
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