合成孔径雷达图像特征
合成孔径雷达影像特征分析
合成孔径雷达影像特征分析作者:曾浩炜来源:《科教导刊·电子版》2014年第23期摘要合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种全天候、全天时的现代高分辨率微波成像雷达。
SAR具有与光学遥感不同的集合特性和辐射特性,现已广泛地应用于各个领域。
本文利用Erdas和Matlab对SAR影像几何特征进行分析,具体分析SAR影像方向位、斜距向分辨率,分析SAR影像几何变形(叠掩、阴影、透视收缩),认识影像斑点噪声及其对影像分析的影响。
关键词合成孔径雷达 SAR影像几何特征噪声影响。
中图分类号:P237 文献标识码:A合成孔径雷达是二十世纪高新科技的产物,是利用合成孔径原理、脉冲压缩技术和信号处理方法,以真实的小孔径天线获得距离向和方位向双向高分辨率遥感成像的雷达系统,在成像雷达中占有绝对重要的地位。
近年来由于超大规模数字集成电路的发展、高速数字芯片的出现以及先进的数字信号处理算法的发展,使SAR具备全天候、全天时工作和实时处理信号的能力。
它在不同频段、不同极化下可得到目标的高分辨率雷达图像,为人们提供非常有用的目标信息,已经被广泛应用于军事、经济和科技等众多领域,有着广泛的应用前景和发展潜力。
1SAR影像分析1.1分辨率用erdas视窗打开img文件,浏览该SAR影像,从SAR影像头文件中可以得到该影像方位向分辨率为5米,斜距向分辨率为10米。
从影像上也可以看山体在上下方向上被拉伸了,如图1。
图1:转换img格式显示1.2显示在Matlab中将影像进行10:2的多视处理后,得到比例正常的影像,图2为放大部分区域影像。
图2:截图区域多视处理后1.3SAR影像几何变形(叠掩、阴影、透视收缩)(1)叠掩。
多个目标由于斜距相同,它们在影像上具有相同的位置,使这点的灰度值很大,这种现象叫做叠掩。
影像中有许多处山体左侧坡面几乎只有一条直线,影像右上角还有许多亮斑,这些都是叠掩。
雷达成像技术(保铮word版)第四章合成孔径雷达
雷达成像技术(保铮word版)第四章合成孔径雷达第四章合成孔径雷达合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ,简称SAR )是成像雷达中应用最多,也是本书讨论的重点。
在前几章对雷达如何获取高的距离分辨率和横向分辨的基础上,从本章开始用三章的篇幅对合成孔径雷达作较详细的讨论。
首先,结合工程实际介绍合成孔径雷达的原理。
在前面的讨论中已经提到,根据不同的要求,成像算法(特别是横向成像算法)有许多种,本章只介绍最简单的距离-多普勒算法的原理,目的是由此联系到对合成孔径雷达系统的要求以及工程实现方面的问题。
合成孔径雷达通常以场景作为观测对象,它与一般雷达有较大不同,我们将在本章讨论合成孔径雷达有别于一般雷达的一些技术性能和参数。
4.1 条带式合成孔径雷达成像算法的基本原理4.1所示,设X 轴为场景的中心线,Q 为线上的某一点目标,载机以高度H 平行于中心线飞行,离中心线的最近距离B R 为B R = (4.1)当载机位于A 点时,它与Q 点的斜距为R = (4.2)式中t X 为点目标Q 的横坐标。
当分析中心线上各个点目标的回波状况及成像算法时,可以在包括场景中心线(即X 轴)和载机航线的平面里进行。
至于场景里中心线外的情况将在后面说明,这里暂不讨论。
一般合成孔径雷达发射线性调频(LFM )脉冲,由于载机运动使其到目标的距离发生变化,任一点目标回波在慢时间域也近似为线性调频,而且包络时延也几何示意图随距离变化,即所谓距离徙动。
合成孔径雷达成像算法的任务是从载机运动录取得到的快、慢时间域的回波数据,重建场景图像,它是二维匹配滤波问题。
严格考虑距离徙动的成像算法比较复杂,在实际应用中,一般均根据情况采用一些较简单的算法,这些将在第五章里系统介绍。
在这里我们主要讨论分辨率较低,距离徙动影响可以忽略的最简单的情况,这时可采用简易的距离-多普勒基本算法。
所谓距离徙动的影响可以忽略不计是指雷达波束扫过某点目标的相干处理时间里,目标斜距变化引起的距离徙动值小于距离分辨单元长度的1/4~1/8,即场景中心线上所有点目标的回波(距离压缩后的)在慢时间域里均位于同一个距离单元。
合成孔径雷达图像目标识别技术研究
合成孔径雷达图像目标识别技术研究合成孔径雷达图像目标识别技术研究摘要:合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种通过感知目标反射或散射的雷达技术。
在航天、军事、环境监测等领域都有着重要的应用价值。
本文旨在对合成孔径雷达图像目标识别技术进行研究,包括图像预处理、特征提取和分类方法。
通过实验验证了这些方法的有效性和可行性,为进一步的相关研究提供了参考。
1. 引言合成孔径雷达(SAR)是一种能够获取高分辨率地面目标信息的雷达技术。
由于其具有无视天候、全天候工作和穿透隐蔽物等优势,因此在军事侦察、环境监测、资源勘探等领域得到了广泛应用。
目标识别作为SAR图像处理的重要环节之一,对于提取目标特征、辨识目标类别具有重要意义。
2. 合成孔径雷达图像预处理合成孔径雷达图像在获取过程中会受到多种干扰因素的影响,如地物散射、方向模糊等。
因此,为了提高目标识别的准确性,需要对SAR图像进行预处理。
预处理主要包括去噪、图像增强和几何校正等步骤。
2.1 去噪由于SAR图像在采集过程中会受到天气等因素的干扰,导致图像中出现噪声。
噪声对目标识别造成很大的困扰,因此需要进行去噪处理。
常用的去噪方法包括中值滤波、小波去噪等。
2.2 图像增强图像增强的目标是提高图像的对比度和清晰度,使得目标在图像中更加鲜明。
在SAR图像中,由于环境等因素的限制,图像质量较差。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
2.3 几何校正由于SAR图像在获取过程中会有不同的几何失配问题,如斜视几何失配、散焦几何失配等。
为了进行精确的目标识别,需要对图像进行几何校正。
几何校正方法包括校正变换、几何失配校正等。
3. 合成孔径雷达图像特征提取特征提取是目标识别的关键步骤之一。
通过提取图像的特征信息,可以判断目标的类别以及与其他目标的差异。
常用的特征提取方法包括空间域特征、频率域特征和小波域特征等。
3.1 空间域特征空间域特征是通过对图像的像素进行分析提取的,包括灰度特征、形状特征等。
合成孔径雷达
欧空局(ESA)
欧空局分别于1991年7月和1995年4月,发射了欧洲遥感卫星(European Remote Sensing Satellite, ERS) 系列民用雷达成像卫星:ERS-1和ERS-2,主要用于对陆地、海洋、冰川、海岸线等成像。卫星采用法国Spot-I和 Spot-Ⅱ卫星使用的MK-1平台,装载了C波段SAR,天线波束指向固定,并采用VV极化方式,可以获得30 m空间分辨率 和100 km观测带宽的高质量图像。Envisat是ERS计划的后续,由欧空局于2002年3月送入太空的又一颗先进的近 极地太阳同步轨道雷达成像卫星。Envisat上所搭载的ASAR是基于ERS-1/2主动微波仪(AMI)建造的,继承了ERS-1 /2 AMI中的成像模式和波束模式,增强了在工作模式上的功能,具有多种极化、可变入射角、大幅宽等新的特性, 它将继续开展对地观测和地球(ESA)
意大利 德国
俄罗斯 加拿大航天局(CAS)
日本 以色列
美国宇航局(NASA)
在Seasat-A取得巨大成功的基础上,利用航天飞机分别于1981年11月、1984年10月和1994年4月将Sir-A、 Sir-B和Sir-C/X-SAR3部成像雷达送入太空。Sir-A是一部HH极化L波段SAR,天线波束指向固定,以光学记录方式 成像,对1000 ×104 km2的地球表面进行了测绘,获得了大量信息,其中最著名的是发现了撒哈拉沙漠中的地下古 河道,显示了SAR具有穿透地表的能力,引起了国际学术界的巨大震动。产生这种现象的原因,一方面取决于被观测 地表的物质常数(导电率和介电常数)和表面粗糙度,另一方面,波长越长其穿透能力越强。Sir-B是Sir-A的改进型, 仍采用HH极化L波段的工作方式,但其天线波束指向可以机械改变,提高了对重点地区的观测实效性。Sir-C/X-SAR 是在Sir-A, Sir-B基础上发展起来的,并引入很多新技术,是当时最先进的航天雷达系统:具有L、C和X3个波段, 采用4种极化(HH, HV, VH和VV),其下视角和测绘带都可在大范围内改变。
【计算机应用】_合成孔径雷达图像_期刊发文热词逐年推荐_20140725
推荐指数 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
科研热词 合成孔径雷达 非下采样contourlet变换 合成孔径雷达图像 高度 高分辨率 非子采样contourlet变换 边缘检测 粒子群优化 目标提取 灰色关联分析 模糊熵 机动目标 广义交叉验证 小波阈值去噪 多波段合成孔径雷达图像 多尺度积 图像去噪 图像分割 合成孔径雷迭 区域生长 切片图像仿真 入射角 信息光学 信噪比 伪彩色融合 亮度-色度-饱和度变换 4f系统
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2014年 科研热词 推荐指数 非下采样小波(udwt) 1 矩阵转置 1 矩阵分块 1 滑动窗口 1 拉普拉斯(laplace)分布 1 局部性优化 1 多时相合成孔径雷达(sar)图像 1 变化检测 1 snake 模型 1 sar成像并行仿真 1
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
2011年 科研热词 合成孔径雷达 hough变换 高速公路检测 高分辨率 非线性权重 边缘特征提取 自聚焦 自动目标识别 纹理特征提取 目标特征 独立分量分析 灰度共生矩阵 海陆分割 活动轮廓模型 水平集 最小二乘 方位角联合估计 方位角估计 支持向量机 提取目标主轴 小波 多级中值滤波 多普勒调频率 图像处理 合成孔径雷达影像 合成孔径雷达图像分类 合成孔径雷达图像 双参数估计 判别熵 主成分分析 主导边界 radon变换 推荐指数 3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
合成孔径雷达(SAR)
3 合成孔径原理(非聚焦与聚焦处理)
则对任意位置y,在整个孔径时间内积分可 以得到目标在所有y位置上的信号包络. 当对雷达 载体沿直线飞行产生的二次相位误差不补偿时:
4 x 4 v t 1 (t ) 2R 2R
2
2 2 s
这时的积分处理称非聚焦处理, 否则称为聚焦 处理。
设发射信号为:
S (t ) exp( jt )
则接收信号为:
Sr (t ) exp( j (t ))
0
其中:
2r 2 R0 ( X 0 X p ) c c cR0
2
9.2 SAR回波信号特性(信号模型)
则接收信号为:
2 R0 ( X 0 X p ) Sr (t ) exp( j[t ]) c cR0
2 0
e e
4 R0 j j 0 j t
2 ( X 0 X p )2
e
R0
该信号的相位为:
1 2 3
9.2 SAR回波信号特性(信号模型)
发射信号的线性相位:
1 t
2
4 R0
与距离有关的常数相位:
雷达平台运动产生的二次相位:
x R
R
2TD vs sin
4 合成孔径原理(频率分析方法)
当φ=90 度, 多普勒滤波器的时间常数为:
TD
最终的方位分辨率为:
R
vs D
D x 2
5
SAR 基本参数
Lmax
最大聚焦合成孔径长度:
R
D
天线尺寸的减小导致更长的聚焦合成孔径长度 SAR 聚焦分辨率:
《合成孔径雷达》课件
总结词:气象观测中的重要手段
总结词:地质勘查中的重要工具详细描述:合成孔径雷达(SAR)在地质勘查中发挥着重要作用,能够观测地表和地下地质结构,提供高分辨率的地质数据,帮助地质学家更好地了解地质构造和资源分布。案例分析:合成孔径雷达在地质勘查中的应用案例包括矿产资源勘查、地震灾害评估、土地利用调查等。例如,在中国西部地区,科学家使用合成孔径雷达对矿产资源进行勘查,发现了大量的煤炭和石油资源。结论:合成孔径雷达在地质勘查中的应用具有重要意义,能够提高地质学家对地质构造和资源分布的了解和勘查准确性。
起源
随着技术的不断进步,合成孔径雷达在分辨率、速度、体积和重量等方面不断优化,应用领域也不断拓展。
发展历程
未来,合成孔径雷达将继续朝着更高分辨率、更小体积、更低成本的方向发展,同时与其他技术如人工智能、物联网等结合,拓展更多的应用场景。
未来展望
02
合成孔径雷达的应用
合成孔径雷达能够穿透云层和伪装,提供高分辨率的战场侦察图像,帮助指挥官了解敌情。
பைடு நூலகம்
气象研究
合成孔径雷达可以用于观测地球表面的地形、地貌、植被等信息,为地球科学研究提供数据支持。
地球观测
通过合成孔径雷达的高清图像,可以发现和识别古代遗址和文物,为考古研究提供新的手段。
遥感考古
03
合成孔径雷达系统组成
03
发射机的性能指标包括输出功率、效率、波形质量等,直接影响着合成孔径雷达的作用距离和分辨率。
THANKS
感谢观看
信号处理包括脉冲压缩、动目标检测、多普勒频率分析等技术,以提高雷达的分辨率、检测能力和抗干扰能力。
信号处理的性能指标包括处理精度、实时性、稳定性等,直接影响着合成孔径雷达的整体性能。
第十二章 合成孔径雷达
w' c
1
w
2w ' 2w ' 2w Ω= f0 = = cosψ c λ λ
26
多普勒频率的微分: 多普勒频率的微分: 的微分
δΩ =
2 w sinψ
λ
δψ
若以 δ 分辨率
表示多普勒频率的分辨率, 表示多普勒频率的分辨率,δψ 表示方位角 的分辨率 λ δψ = δΩ 2 w sinψ
13
日本陆地观测卫星和合成孔径雷达 ★ 日本陆地观测卫星和合成孔径雷达 (PALSAR)
ALOS主要参数 主要参数
发射时间: 发射时间:2006.1.24 太阳同步轨道 卫星高度: 卫星高度:691 km 轨道平面倾角: 轨道平面倾角:98.16° ° 轨道周期: 轨道周期:99 min 循环周期: 循环周期:46 days SAR: : 微波波段: 微波波段:L (1.27 GHz) 极化方式: 极化方式:多极化
19
某一波 某一波源发出的声波频率为 f,波长为 λ; , ; 声波传播速度 v
1 v f = = T λ
20
多普勒效应三种情况
1. 观察者静止,波源相对于 观察者静止, 媒质运动
波源以速度v 波源以速度 s接近观察者 v SS ' = vs × T = s 经过时间T(波周期):
f
波源运动速度v 波源运动速度 s背离观察者 波长和频率分别为
12
成像模式提供的七种不同入射角的图像参数 成像模式提供的七种不同入射角的图像参数
成像 幅宽 公里) 位置代号 (公里) IS1 IS2 IS3 IS4 成像模式 IS5 IS6 IS7 105 105 82 88 64 70 56 与星下点的 距离 公里) (公里) 187 - 292 242 - 347 337 - 419 412 - 500 490 - 555 550 - 620 615 - 671 入射角范围 (度) 15.0 - 22.9 19.2 - 26.7 26.0 - 31.4 31.0 - 36.3 35.8 - 39.4 39.1 - 42.8 42.5 - 45.2
合成孔径雷达遥感原理及应用简介(二)
与聚焦系统比较 ,发现非聚焦系统的分辨率与波
长 、斜距相关 ,而聚焦的结果则与波长 、斜距无关 ,仅与
天线孔径有关 。
典型的星载系统 :l~10m λ, ~10cm , Ro ~103 Km 。 采用真实孔径雷达系统 , rar ~5000m ;若采用非聚焦合 成孔径雷达系统 ,结果 rapu ~200m ,仍无法满足实用需 求 ;采用聚焦的合成孔径雷达系统 ,结果为 5m 。
(2) 多普勒波束锐化的观点
①聚焦的多普勒波束锐化方法
最初的合成孔径雷达是由 Carl Wiley 于五十年代
初为军方研制的 ,成果处于保密状态达十多年 ,直到六
十年代后期才解密 。虽然五十年代后期就开始使用
“合成孔径”一词 ,但 Wiley 当时研制的却是叫作多普勒
波束锐化器的装置 。
如图 9 所示 ,雷达飞行速度为 u ,高度为 h ,沿 X 轴
飞行 , 距原点 x r , 雷达位置为 ( x r , O , h) , 目标位置为 ( xt , yt , O) 。波束的半功率等值线为椭园 , 即角度分辨
范围实际上是个窄的扇形波束 。沿航迹方向 , 波束宽度
为βh ,围绕目标的多普勒频率间隔 Δf D 等于多普勒滤 波器带宽 B Df 。
目标的多普勒频率为 f Dt = - 2 u ( X r - Xt) / (λR) ,
越大 ,因而最终聚焦的合成孔径雷达方位分辨率与斜
距无关 。
②非聚焦的合成孔径雷达
上面介绍的合成孔径雷达各阵元信号需进行相位
补偿 ,以便严格进行同相相干叠加 。这种方案大大改
善了方位分辨率 ,但实现的代价也很大 ,设备和算法复
杂 。实践中人们提出一种折衷方法 : 非聚焦的合成孔
高精度合成孔径雷达图像分类算法仿真
Cl a s s i ic f a t iБайду номын сангаасo n Al g o r i t h m S i m ul a t i o n
LU L i n g . LI U Yi —b 0
( 1 .C o l l e g e o f C o m p u t e r S c i e n c e a n d E n g i n e e i r n g ,C h o n g q i n g U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y , C h o n g q i n g 4 0 0 0 5 0 ,C h i n a ; 2 .N a v y E n g i n e e i r n g D e s i g n I n s t i t u t e o f S o u t h C h i n a , Z h a  ̄i a n g G u a n g d o n g 5 2 4 0 0 3 , C h i n a )
波特征 、 纹理特征等 多特征 , 由于原始特征数 目过多 , 并且采集特征 伴随巨大 的随机 性 , 几乎不能建立 多 目标描述模 式。传 统的图像分类方法面临多特征 、 强随机性的特征集合 时 , 因为无 固定化的特征约束 , 导致分类效果不好 的问题 。为了避免上 述缺陷 , 提 出了一种基于最优分类平面 的合成孔径雷达图像 分类算法 。利用局部二 值模式纹理分析方 法, 进行合 成孔 径雷 达 图像特征提取 , 为图像 分类提供 准确 的数据基础。利用最优分类平面方法 , 实现合成孔径雷达 图像 的分类 。实 验结果表
s y n t h e t i c a p e r t ur e r a da r i ma g e c l a s s i ic f a t i o n a l g o r i t h m ba s e d o n t he o p t i ma l c l a s s i ic f a t i on p l a ne . Us i n g l o c a l bi n a r y p a t t e r n t e x t u r e a na ly s i s me t ho d,s y nt h e t i c a p e r t u r e r a d a r i ma g e f e a t u r e wa s e x t r a c t ed f o r i ma g e c l a s s i ic f a t i o n t o p r o v i d e
合成孔径雷达的图像判读要点分析
合成孔径雷达的图像判读要点分析发布时间:2022-06-16T01:14:54.658Z 来源:《科学与技术》2022年2月4期作者:杨彬彬[导读] 合成孔径雷达的具有强大的监测功能,杨彬彬( 河北邢台 ) 054000 摘要:合成孔径雷达的具有强大的监测功能,在工业领域、国防领域被广泛应用。
该技术应用具有高分辨率,对气候环境的适应性比较强,在应用过程中将尺寸比较小的天线孔径进行合成,实现合成孔径雷达的制作与应用。
本文对合成孔径雷达应用过程中的图像特点分析,发现其在图像判读应用上仍具有广泛的进步空间,因此,本文提出提高合成孔径雷达图像判读的对策,分析其具体的应用范围。
关键词:合成孔径雷达;雷达图像;工作原理;目标识别引言:雷达通过发射和接收电磁波的方式对物体信息进行检测,在目标行为、形态勘察上被广泛应用,且具有高效优势。
合成孔径雷达的应用具有强大的成像功能,其主要分辨率较高、穿透性较强的雷达实现对目标的识别与成像,目前,该类雷达通常被搭载在卫星或者飞机上,可以实现大范围的覆盖应用,通过搭载物体的移动合成孔径,并成像。
一、合成孔径雷达的工作原理与普通的雷达工作原理相同,通过对电磁波信号的发射与回收,测定与被检测对象之间的距离,并根据脉宽窄实现对检测对象形体的成像。
合成孔径雷达采用相对运动的方式将信号相位进行重叠,将接收信号的空间扩大。
经过数据处理之后,其尺寸与天线雷达相似。
合成孔径雷达主要通过搭载飞机或者卫星等时刻处于移动状态的物体,通过估计运行进行距离测量和成像,根据光学系统应用原理,通过透镜或者反射镜的方式形成图像[1]。
合成孔径雷达在成像的过程中,采用真实孔径侧视雷达的分辨率检测方式。
距离分辨率形成根据电磁波的传播速度、雷达的脉冲宽度、持续时间等进行计算。
合成孔径雷达会因多普勒效应产生方位分辨率,主要根据雷达的孔径长度、探测点距离、电磁波波长等参数,对方位分辨率进行确定和计算。
多普勒效应由雷达的相对运动产生,接收频率与波源频率存在差别,从而产生多普勒效应。
《合成孔径雷达原》课件
contents
目录
• 合成孔径雷达简介 • 合成孔径雷达工作原理 • 合成孔径雷达系统组成 • 合成孔径雷达性能参数 • 合成孔径雷达技术前沿与发展趋势
01
合成孔径雷达简介
合成孔径雷达的定义
合成孔径雷达是一种利用雷达与目标 之间的相对运动,通过信号处理技术 实现高分辨率成像的主动式微波传感 器。
精度
雷达的定位精度取决于多种因素,如信号处理算法、接收机 性能和大气条件等。高精度雷达对于目标跟踪和识别至关重 要。
03
合成孔径雷达系统组成
发射机
功能
产生雷达发射信号
关键参数
发射信号的频率、脉冲宽度、重复周期等
作用
将电磁能量转换为雷达发射信号,提供目标照射 能量
接收机
功能
接收反射回来的信号
关键参数
02
合成孔径雷达工作原理
雷达发射信号与接收
雷达发射信号
合成孔径雷达通过发射电磁波信 号来探测目标。这些信号可以是 调频连续波或脉冲信号,具体取 决于雷达型号和应用场景。
信号接收和处理
发射的信号遇到目标后会被反射 回来,被雷达接收。反射信号会 携带有关目标位置、距离、速度 和形状等信息。
信号处理与成像
信号处理
接收到的原始信号需要经过一系列的 信号处理技术,如滤波、放大、混频 和去调频等,以提取有用的信息。
成像算法
处理后的信号通过成像算法转换为图 像,这些算法包括傅里叶变换、逆合 成孔径雷达成像等。
分辨率与精度
分辨率
合成孔径雷达的分辨率取决于发射信号的波长、天线尺寸和 目标距离。分辨率越高,图像中能够分辨出的细节越多。
关键参数
第12章课件 第十二章 合成孔径雷达 (Synthetic-Aperture Radar) 卫星海洋学 PPT
我们假设某一声源发出的声波频率为f,波长为λ,它们与声波传播速度v
的关系为
f v
(12-3)
图12-5给出了阐述多普勒效应的示意图。第一种情况是观察者静止.
'S 'B S B S' S vv svv s (12-5) ff f
因此,在B点接收到的波动频率f′是
f' v v f ' vvs (12-6)
由于f ′ >f,故在B点接收到的波动频率比波源发出的频率要高。当波源以速
度vS由S点背向B做匀速直线运动时,用同样的方法可以导出
" v vs
f
f" v f v vs
(12-7)ຫໍສະໝຸດ 这时在B点接收的波动波长λ〞变长,对应频率f〞有所降低。
第二种运动是波源不动,而位于B点的接收装置以速度vS向着波源做匀速直 线运动。这相当于波动的传播速度增加,变为v+vS。这样,虽然波源发出的 频率保持不变,但是接收装置接收到的波动频率变为
f'vvs vvs f
五种工作模式:1)成像模式,可以提供七种不同入射角的图 像 2)交互极化模式,提供同一地区的两种不同极化方式的图 像,用户可根据需要从以下三种极化方式组合中选择:VV 和HH,HH和HV,VV和VH。3)宽刈幅模式4)全球探测 模式5)波浪模式
在上述五种工作模式中,高数据率的成像模式、交互极化模 式和宽刈幅模式可提供其它国家的各地面站接收,低数据率 的全球探测模式和波浪模式仅供欧空局的地面站接收。表 12-1显示了欧洲环境卫星ENVISAT-1携带的高级合成孔径雷 达ASAR五种模式的工作特性。12-2显示了成像模式提供的 七种不同图像的幅宽/卫星与星下点距离和入射角等信息。
合成孔径雷达
合成孔径雷达合成孔径雷达(SAR)合成孔径雷达产⽣的过程为了形成⼀幅真实的图像增加两个关键参数:分辨率、识别能⼒。
合成孔径打开了⽆限分辨能⼒的道路相⼲成像特性:以幅度和相位的形式收集信号的能⼒相⼲成像的特性可以⽤来进⾏孔径合成民⽤卫星接收系统SEASA T、SIR-A、SIR-B美国军⽤卫星(LACROSSE)欧洲民⽤卫星(ERS系列)合成孔径雷达(SAR)是利⽤雷达与⽬标的相对运动将较⼩的真实天线孔径⽤数据处理的⽅法合成⼀个较⼤孔径的等效天线孔径的雷达。
特点:全天候、全天时、远距离、和⾼分辨率成像并且可以在不同频段不同极化下得到⽬标的⾼分辨率图像SAR⾼分辨率成像的距离⾼分辨率和⽅位⾼分辨率距离分辨率取决于信号带宽⽅位⾼分辨率取决于载机与固定⽬标相对运动时产⽣的具有线性调频性质的多普勒信号带宽相⼲斑噪声机载合成孔径雷达是合成孔径雷达的⼀种极化:当⼀个平⾯将空间划分为各向同性和半⽆限的两个均匀介质,我们就可以定义⼀个电磁波的⼊射平⾯,⽤波⽮量K来表征:该平⾯包含⽮量K以及划分这两种介质的平⾯法线垂直极化(V):⽆线电波的振动⽅向是垂直⽅向与⽔平极化(H):⽆线电波的振动⽅向是⽔平⽅向TE波:电场E与⼊射⾯垂直TH波:电场E属于⼊射平⾯合成孔径雷达的应⽤军事上、地质和矿物资源勘探、地形测绘和制图学、海洋应⽤、⽔资源、农业和林业合成孔径雷达在军事领域的应⽤:战略应⽤、战术应⽤、特种应⽤。
SAR系统的⼏个发展趋势:多波段、多极化、多视⾓、多模式、多平台、⾼分辨率成像、实时成像。
SAR图像相⼲斑抑制的研究现状分类:成像时进⾏多视处理、成像后进⾏滤波多视处理就是对同⼀⽬标⽣成多幅独⽴的像,然后进⾏平均。
这是最早提出的相⼲斑噪声去除的⽅法,这种技术以牺牲空间分辨率为代价来获取对斑点的抑制成像后的滤波技术成为SAR图像相⼲噪声抑制技术发展的主流均值滤波、中值滤波、维纳滤波⽤来滤去相⼲斑噪声,这种滤波⽅法能够在⼀定程度上减⼩相⼲斑噪声的⽅差合成孔径雷达理论概述合成孔径雷达是⼀种⾼分辨率成像雷达,⾼分辨率包含两个⽅⾯的含义:⽅位向的⾼分辨率和距离向⾼分辨率。
合成孔径雷达特点
合成孔径雷达特点
1. 合成孔径雷达的分辨率高得惊人啊!就像你能清晰地看到蚂蚁身上的细节一样,它可以把目标看得清清楚楚!比如说在监测地质灾害的时候,它能精准地发现细微的地形变化。
2. 它的全天候工作能力简直太棒了呀!管它是白天黑夜,还是狂风暴雨,合成孔径雷达都照样工作!这就好比一个不知疲倦的战士,随时都在坚守岗位!像在恶劣天气下对海洋的监测就离不开它。
3. 合成孔径雷达还有很强的穿透力呢!就如同能穿透层层迷雾看到真相一样,它能对一些物体进行深入探测!比如探测冰层的厚度和结构。
4. 它的测量精度非常高哇!能精确到让人惊叹的程度!这不就像一位精确无比的大师在工作嘛!在绘制地图时,这高精准度可太重要啦。
5. 合成孔径雷达的适应性那是杠杠的!不管放到哪种环境中,它都能快速适应并发挥作用!这跟那些能快速适应新环境的人一样厉害呀!在各种复杂地形的探测中都表现出色呢。
6. 你知道吗,合成孔径雷达的稳定性可强啦!就像稳稳扎根的大树,不会轻易晃动!比如在长时间的卫星运行中,它能始终稳定工作。
7. 合成孔径雷达的工作范围超广的呀!仿佛能覆盖整个世界一样!从陆地到海洋,从近地到太空,都有它的用武之地!就像一个无所不能的超级英雄。
8. 它的信息获取能力太牛了吧!迅速又准确地获取大量信息,就像有一双敏锐的眼睛快速捕捉一切!在军事侦察中可是大显身手呢。
9. 合成孔径雷达能够多模式工作呀,太神奇了!这就像是一个拥有多种技能的高手,根据不同需求切换模式!在不同领域的应用中都展现了独特的魅力。
总之,合成孔径雷达的特点让它成为了现代科技中不可或缺的重要部分,简直太厉害啦!。
合成孔径雷达图像特征
-- angle between the radar LOS and the line normal to the local slope. 雷达入射方向与局部坡度法线的夹角
loc i
Local incident angle(局部
i
入射角)
Incident angle(入射角)
i
局部入射角增大时,透视 收缩减弱;当到90度时,
透视收缩消失,但阴影出
现
displacement foreshortening
Diagram of Shadow 阴影
雷达波没有照射到 的地方
没有回波,暗色调
i
高目标的背面容易 出现阴影
Shadowing
局部入射角增大时, 阴影变严重
Example of radar shadow effects under large incidence angle >45° illumination. Copyright, CCRS
Amplitude component Phase component
Example: Histogram of SAR Data 直方图
P ixel count P ixel count
6000
6000
4000
4000
2000
2000
0
-4
-2
0
2
4
Im aginary com ponent (Im )
Sketch map of joint contribution综合贡献示意图
Courtesy of CCRS
Courtesy of CCRS
Speckle suppression斑点抑制
星载合成孔径雷达系统
极化的选择
• 通常的SAR都是单极化,采用VV或HH极化
• 如果要研究目标的散射机理,进而对目标进行分类、识 别,就要采用多极化手段;
• 多极化系统,通常采用单发射通道、双极化天线和双接收 通道 结构,利用发射和接收通道的组合,获得准同时的四
种极化回波。
• 多极化是星载雷达的重要发展方向。如日本的PALSAR (2006.1)、德国的TerraSAR(2007.6)、加拿大的 Radarsat2(2007.12)都具有多极化能力。
模糊比
距离模糊比:
AASR
=
所有方位模糊区回波总功率 主波束内回波信号功率
方位模糊比:
RASR
=
所有模糊区回波信号功率 测绘带回波信号功率
∞
∑ ∫ ∫ k=−∞
Bd / 2 −Bd / 2
PRT / 2 G′2 ( f
−PRT / 2
−
fdc − kPRF,τ − kPRT ) ⋅ dfdτ
距离-方位联合模糊比: ∫ ∫ ASR = k≠0
波位设计表
波 斜距 (km)
视角(度) PRF 采样起始 方位模糊 距离模糊
位 最近 中心 最远 最近 中心 最远 (Hz) (us)
(dB)
(dB)
B1 600 615 630 24 25 26 3300
80
-23
-21
B2 625 635 655 25.5 26 27.5 3200
70
-22
-22
• 国内的星载SAR有L波段(在轨)、X波段(在轨)、S波 段(在研)、C波段(预研)。
极化
垂直(V)
极化散射矩阵
水平(H)
同极化 交叉极化
SAR图像高精度定位技术研究
SAR图像高精度定位技术研究合成孔径雷达(SAR)图像是一种通过合成孔径雷达系统获取的遥感图像,具有全天候、全天时、高分辨率等特点。
在军事、民用等领域,SAR图像广泛应用于目标检测、跟踪、识别等应用中。
然而,由于SAR 图像的成像机制和处理过程的复杂性,其定位精度往往受到多种因素的影响,如雷达系统参数、目标特性、图像处理方法等。
因此,研究SAR图像高精度定位技术具有重要的理论和应用价值。
当前SAR图像高精度定位技术的研究主要集中在以下几个方面:基于成像模型的定位技术:该方法通过建立SAR图像的成像模型,推导定位公式,实现高精度定位。
例如,Richards-Rabbitts定位算法是一种常用的基于成像模型的SAR图像定位算法,可实现高精度的距离和方位角估计。
基于特征提取的定位技术:该方法通过提取SAR图像中的纹理、边缘、相位等特征,利用计算机视觉和图像处理技术实现高精度定位。
例如,基于深度学习的特征提取方法可有效提高SAR图像的定位精度。
基于模型的定位技术:该方法通过建立SAR系统的数学模型,利用模型拟合和参数估计方法实现高精度定位。
例如,基于压缩感知技术的SAR图像重建方法可提高定位精度,同时降低计算复杂度。
虽然上述方法在某些情况下能够实现较高的定位精度,但仍然存在一些问题。
基于成像模型的定位技术往往需要精确的系统参数和复杂的计算过程,实时性较差。
基于特征提取的定位技术容易受到图像质量、噪声等因素的影响,稳定性较差。
基于模型的定位技术需要准确的模型和足够的训练数据,对于复杂场景和不同目标类型的适应性有待进一步提高。
SAR图像高精度定位技术的核心是通过对SAR图像中目标特征的提取和识别,确定目标在图像中的精确位置。
具体实现过程如下:SAR图像预处理:由于SAR图像的成像机制和处理过程的复杂性,往往需要进行预处理操作,如滤波、去噪、平移校正等,以提高图像质量和定位精度。
目标特征提取:利用SAR图像中的纹理、边缘、相位等特征,提取出目标在图像中的特征表现,如多尺度边缘检测、相位梯度等。
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Courtesy of CCRS
Courtesy of CCRS
为什么要削弱斑点噪声
The presence of speckle noise must be considered before further analysis Reduction of speckle noise allow:
第三章 Characteristics of SAR Images(合成孔径雷达图像特征)
SAR Imaging - Slant Range Projection (斜距投影)
Antenna 像平面
e
fg
R H
Nadir
E
F G
Y
Across track
The location of pixels in the image plane is dependent on the slant ranges between the antenna and the ground objects 地物目标在像平面上的位置取决于目标与雷达天线之间的距离
(after ESA)
SAR Image Expression (SAR图像表达)
Each pixel is represented by a complex value, i.e.,
ω = a +eflectivity (intensity) of the imaged patch
PDF(φ) = ∫ PDF( A, φ)dA =
0 ∞
1 , −π ≤ φ < π 2π
(Franceschetti & Lanari, 1999)
Example: Histogram of SAR Data (直方图)
6000
6000
Pixel count
4000
Pixel count
-2 0 2 Imaginary component (Im) 4
Degrade spatial resolution
Averaging adjacent pixels (相邻像素平均)
Degrade spatial resolution
Speckle filtering(斑点滤波)
Not sacrificing the resolution (不牺牲空间 分辨率) The adoption of classical enhancement tools developed for imagery from optical sensors (可以借鉴经典的方法)
光学与SAR成像差异,地形起伏引起的位移方向相反 (Copyright, CCRS)
Incident Angle(入射角)
(Nominal) Incident angle (名义入射角)
--angle between the radar illumination and the normal to the ground surface. (雷达入射方向和地面法线的夹角) -- the incident angle increases from the near range to the far range (雷达图像的近距到远距,入射角增大)
Example of radar shadow effects under large incidence angle (>45°) illumination. (Copyright, CCRS)
Diagram of Layover (叠影)
目标上部的回波比底部 的回波先到达接收天线 目标的顶部发生位移, 相对与底部倒置 叠影是透视收缩的极端 情况 名义入射角小时,叠影 更显著
4000
2000
2000
0 -4
0 -4
-2 0 2 Real component (Re)
4
From test data set over Yuan Long, Hong Kong
Example: Histogram of SAR Data (直方图)
4000 3000
Pixel count 5000 4000 3000 2000 1000 0 -4 -2 0 Phase ( φ ) 2 4
Local incident angle(局部入射角)
-- angle between the radar LOS and the line normal to the local slope. (雷达入射方向与局部坡度法线的夹角)
θloc
αi
θi
Incident angle(入射角) Local incident angle(局部 入射角)
Average multiple amplitude image (多图平均)
Degrade temporal resolution
Separate the maximum synthetic aperture into smaller subapertures, generate independent looks (with reduced resolution) at target areas, register and add the looks (子孔 径叠加)
System parameters State vectors of SAR platform
Amplitude component
Phase component
Statistical Model of SAR Data (SAR数据统计模型)
Real part(实部)
Re2 PDF(Re) = exp − 2 2σ 2 2πσ 1 Im2 PDF(Im = ) exp − 2 2σ 2 2πσ 1
Sketch map of joint contribution(综合贡献示意图)
Fading and speckle(衰退和斑点)
Fading is the variation of amplitude of total radar echo wave (衰退之总雷达回波幅度的变化) Speckle refers the constructive (相长) and destructive(相消) interference of radar echo waves, appearing in the image as bright or dark (斑点指雷 达回波的相长或相消叠加,在影像上表现为明或 暗)
A = a2 + b2
Phase(相位): proportional to sensor-to-target range
b ψ = tan ∈(-π, π ] a
−1
Example: SAR Image(SAR图像)
Range
Complex image
Azimuth Azimuth
Pixel count
2000 1000 0
0
2 4 Amplitude (A)
6
Content of a SAR Image File(SAR图像内容)
Key parameters: (example) Header
Scene identification: ORBIT 18795, DATE 24-NOV-1998, 2:54:44 Scene location: FRAME 3159, LAT 22.24, LON 114.34 Pulse_repetition_frequency (actual, Hz): 1679.9020000 Total_azimuth_band_width (Hz): 1378.0000000 Weighting_azimuth: HAMMING Xtrack_f_DC_constant (Hz, early edge): -117.6290000 Xtrack_f_DC_linear (Hz/s, early edge): 444430.0000000 Xtrack_f_DC_quadratic (Hz/s/s, early edge): -2016000000.0000 Range_time_to_first_pixel (2way) (ms): 5.5272710 Range_sampling_rate (leader file, MHz): 18.9624680 Total_range_band_width (MHz): 15.5500000 Weighting_range: HAMMING Radar_wavelength (m): 0.0566660 First_pixel_azimuth_time (UTC): 24-NOV-1998 02:54:44.888 First_pixel_slant_range (m): 828424 Pixel_spacing (m): 7.904000 Line_spacing (m): 3.988000 Projection mode: Zero-Doppler
θi
layover
Exercise: 区分几何形变?
Understanding geometric distortions from local incident angle 理解几何形变
强 叠影
弱
强 透视收缩
弱
弱 阴影 900
强
00 局部入射角
(Courtesy: CCRS)
ERS-2 image, incidence angles between 24°to 26°
Fading(衰退) Speckle(斑点)
Fading and speckle(衰退和斑点)
Fading and speckle are the inherent “noise-like” processes in a coherent imaging system (衰退和斑 点是相干成像系统固有的噪声过程) Radar total echo wave in a resolution cell is the joint contribution of echo wave from different small scatters within the resolution cell.(分辨单元的雷 达回波是分辨单元内小散射体回波的综合贡献)