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1.
在极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络(low-rank-reconstruction-net,LRR-Net),应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
2.
为提升极化合成孔径雷达(SAR)地物分类精度,提出一种基于AdaBoost改进型随机森林和支持向量机(SVM)结合的二级分类结构。首先将AdaBoost改进型随机森林作为初级分类器,该分类器能根据决策树的分类能力赋予权重,分类能力越强则权重越高,从而提升初级分类精度。初级分类器还能评估输入特征的重要性,获得重要性排名。根据重要性排名进行特征筛选,用筛选后的特征训练SVM分类器,获取二级分类结果。最后利用邻域投票法将两级分类结果融合。AIRSAR极化数据对比实验表明,该分类结构可有效提升极化SAR地物分类精度。 相似文献
3.
王晓虹 《商丘职业技术学院学报》2007,6(5):65-67
阐述了SAR雷达主要特点、应用及其信号处理技术的发展状况,研究了SAR雷达信号处理的几个主要技术——宽带信号产生器、高采样率模数变换、脉冲压缩技术、运动补偿技术、SAR成像算法、实时成像处理器、慢速动目标检测和成像技术.对SAR雷达的进一步发展具有深远的意义. 相似文献
4.
5.
简要地回顾了合成孔径雷达干涉测量的历史发展情况,简单介绍了InSAR的干涉模式与干涉原理,最后概括地总结了InSAR在地形测量、地质灾害研究、极地监测等各领域中的应用. 相似文献
6.
提出一种基于混合模型的合成孔径雷达自聚焦算法.本方法用有限阶泰勒多项式估计低频相位误差,用自适应正弦多项式估计高频相位误差,解决了单一模型自聚焦算法对高频相位误差估计精度低的问题,提高了图像锐度和峰值旁瓣比,减小了主瓣宽度.在研究利用相位误差参数模型进行聚焦处理的基础上,分析基于混合模型实现最优锐度自聚焦算法的可行性,并通过仿真和实测数据处理验证了本方法的有效性. 相似文献
7.
提出一种基于多尺度Gabor滤波特征提取和稀疏表示的SAR图像目标识别方法。首先,在目标分割的基础上,利用Gabor滤波器对SAR目标图像在不同方向上进行滤波,增强目标的局部特征;然后,根据稀疏表示模型,以训练样本特征为原子构建字典,利用稀疏求解算法选择最优的原子集合来表示测试样本特征,进而计算表示系数中非负值的l1范数来判别测试样本。实验结果验证了该算法的有效性与鲁棒性。 相似文献
8.
随着卫星技术的发展与成熟,星载分布式SAR和中高轨SAR越来越受到关注,但是其较长的合成孔径时间和大基线距对双站SAR成像提出了新的要求。基于单站等效思路,提出一种基于Bakhshali近似的双曲等效方法,设计了适用于该方法的CS成像流程。与基于泰勒二阶近似的双曲等效方法相比,该方法满足长合成孔径时间和基线距变化较大的情况下的成像要求。最后通过星载双站SAR的仿真实验验证了该方法的有效性。 相似文献
9.
建筑物损毁评估对灾害应急监测具有重要意义。极化SAR图像蕴含丰富的地物信息,并且记录有目标地物的极化散射矩阵,可用于建筑物的损毁评估。针对完好和损毁建筑物两类目标的散射特征,利用Touzi分解散射角αs1、去定向后Yamaguchi分解二次散射分量和Touzi分解散射对称度|τ2|进行RGB彩色合成,对极化SAR图像进行视觉优化,进而利用单一时相SAR图像快速识别出不同损毁程度的建筑物区域。以2011年3月11日发生在日本东北部海域的地震为例,利用灾后的ALOS PALSAR全极化数据开展实验分析,并利用汶川地震RADARSAT-2图像对提出的方法进行验证。结果表明,通过对极化参量的组合不仅可以优化建筑物目标的视觉显示效果,同时可提高不同损毁程度建筑物区域识别度,从而大大降低灾害评估对于数据源的限制和要求。 相似文献
10.
本文介绍了一种带有非线性器件的射频通道天线的测试方法,针对这一种类型的天线系统,构建了一种收发不同频的天线测试系统。基于已有的室内天线远场测试系统,在不改变原有远场系统硬件配置以及软件系统的基础上,只添加一套对应的混频装置,就可完成对带有发射上变频与接收下变频通道的天线测量。系统的改造方案具有一定的通用性。在工程上对内置频率转换器件的这一类型天线方向图的精确测量具有一定的借鉴意义。 相似文献