【摘要】：地表起伏信息描述的是地形表面的高度變化,在地質(zhì)測繪和土木工程領域發(fā)揮著重大的作用。我國地質(zhì)環(huán)境復雜,尤其西南地區(qū),水系發(fā)達,地震頻發(fā),是滑坡發(fā)生的主要誘因。滑坡作為高頻率強破壞力的自然災害之一,其信息提取是一項迫切且意義深遠的工作。本文從這兩方面入手,研究基于SAR圖像的道路起伏及滑坡信息提取方法研究。論文研究內(nèi)容如下:(1)提出了較為全面的使用InSAR技術直接提取地表起伏信息方法,結合InSAR技術進行三維重建獲得高程信息的理論依據(jù),給出了提取起伏信息的整套流程。分別使用市區(qū)和山區(qū)圖像,研究上述算法在不同地物環(huán)境下的適用情況。進行實地勘測,將實驗結果和實地勘測以及Google Earth數(shù)據(jù)進行對比,證明了該算法的可靠性。(2)本文建立起伏信息提取誤差模型,從系統(tǒng)誤差和相對誤差兩方面總結了造成誤差的來源,分析并統(tǒng)計了幾個模型中主要參數(shù)和誤差傳遞系數(shù)的關系,并提出誤差改進方案。(3)針對對起伏信息提取誤差影響最大的基線參數(shù),在介紹了幾種常用算法后,針對準確率最高的基于控制點的基線估計法在部分山區(qū)和人跡罕至區(qū)域,無法設置控制點的問題,提出了基于相干系數(shù)參考點的基線估計法。該方法能在條件受限的情況下,完成較為精準的基線估計。(4)極化SAR圖像無監(jiān)督分類。本文結合邊界特征、區(qū)域特征、統(tǒng)計特征和經(jīng)過Freeman-DurdenH/α/A極化分解技術處理的極化特征,構建能量泛函并求解,完成多特征輪廓模糊模型的分類算法。在處理過程中,為了提升分類精度,在模型中加入了模糊隸屬度函數(shù)族,又針對模糊隸屬度函數(shù)族常常無法滿足約束條件的問題,引入層次思想,對圖像進行逐層分類。最后使用實際SAR圖像將分類結果與幾種流行的分類算法作對比,驗證了其準確性和可靠性。(5)以四川省茂縣的幾處滑坡為例,揭示了滑坡前后滑坡區(qū)域附近地物未發(fā)生改變,滑坡區(qū)域內(nèi)地物類型從低矮叢林變化為裸土的特點。并基于此基礎,應用全極化SAR圖像分類算法和變化檢測法,實現(xiàn)滑坡區(qū)域提取。最后,以錦蘇輸電通道和貴州輸油管道為例,驗證了算法的準確性和滑坡信息提取的實用性。 【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：U418.55;TN957.52

【圖文】：

第一章 緒論AR 技術，收集 X，L 和 C 波段的各個頻段信息，定量測量地球表面在此框架中，使用 InSAR 技術可以對表面變形進行長期監(jiān)測并分析力學現(xiàn)象。Hancock Steven 等人于 2018 年改善了 TDX 數(shù)據(jù)在 InS面的效果，成功估算出溫帶森林，山地針葉林和熱帶雨林這種非地表偏差最低降至 1.7m[9]。中國，盡管由于 SAR 數(shù)據(jù)源缺乏，對 SAR 圖像處理的無論是必要的是實際應用方面，都落后與西方的發(fā)達國家。但盡管條件相對艱苦，多的學者有著顯著的科研成果，也有越來越多的科研機構和高等學 技術。16 年 8 月，我國自主研發(fā)的高分三號衛(wèi)星成功發(fā)射升空。它是中國到 1 米的 C 頻段多極化 SAR 衛(wèi)星，也是當今世界成像模式最多的 1-1 展示了高分三號衛(wèi)星部分成像模式示意圖。

圖 2-1 合成孔徑雷達成像原理圖 2-1 中所標識的方位向和衛(wèi)星飛行方向一致，，距離向垂直于方位向側視方向。圖中 H 表示地衛(wèi)距離即衛(wèi)星高度。斜距表示天線到地面，并且將斜距在地面上的投影稱為地距。合成孔徑雷達在距離向和方高的分辨率。距離向：使用脈沖壓縮技術提高信號分辨率；方位向仍是脈沖壓縮，但是有不同的是，此時的線性調(diào)頻信號來自傳感器在的信號的相位變化，而不是由發(fā)射脈沖提供[27]。前面提到的天線接振幅與相位，最終在成像后的單視復數(shù)圖像(Single Look Complexage)中體現(xiàn)出來。每一個像素點都反映了地表后向反射的能量信息 衛(wèi)星成像與處理的流程：物后向波信號收發(fā)雷達信號原始數(shù)據(jù) 單視復數(shù)合成孔徑技術線性調(diào)頻及壓縮脈沖技術信號相干處理單視處理

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 涂松;李禹;粟毅;;基于主動輪廓模型的SAR圖像分割方法綜述[J];系統(tǒng)工程與電子技術;2015年08期

2 劉修國;陳奇;陳啟浩;徐喬;;綜合多特征的高分辨率極化SAR圖像分割[J];系統(tǒng)工程與電子技術;2015年03期

3 王興玲;胡德勇;唐宏;舒陽;;基于Bayes決策的機載全極化SAR圖像滑坡信息提取[J];國土資源遙感;2014年02期

4 張俊娜;鄧喀中;;基于GAMMA軟件的InSAR數(shù)據(jù)相位解纏分析比較[J];測繪與空間地理信息;2012年06期

5 于曉歆;楊紅磊;彭軍還;;一種改進的Goldstein InSAR干涉圖濾波算法[J];武漢大學學報(信息科學版);2011年09期

6 安成錦;辛玉林;陳曾平;;基于改進ROEWA算子的SAR圖像邊緣檢測方法[J];中國圖象圖形學報;2011年08期

7 郝曉龍;陳力;時信華;;基于軌道外推的分布式衛(wèi)星InSAR系統(tǒng)基線轉(zhuǎn)換新方法[J];飛行器測控學報;2009年05期

8 石曉進;張云華;;基于Fourier-Mellin變換和相干系數(shù)法的重復軌道干涉SAR圖像配準新方法[J];電子與信息學報;2009年04期

9 劉國林;獨知行;薛懷平;郝曉光;;卡爾曼濾波在InSAR噪聲消除與相位解纏中的應用[J];大地測量與地球動力學;2006年02期

10 路元剛,王向朝,何國田,鐘向紅,鄭德鋒;基于分支設置的質(zhì)量導引相位展開算法[J];光學學報;2005年04期

相關博士學位論文 前4條

1 趙爭;地形復雜區(qū)域InSAR高精度DEM提取方法[D];武漢大學;2014年

2 靳國旺;InSAR獲取高精度DEM關鍵處理技術研究[D];解放軍信息工程大學;2007年

3 楊杰;星載SAR影像定位和從星載InSAR影像自動提取高程信息的研究[D];武漢大學;2004年

4 方勇;星載SAR圖像空間信息提取技術研究與實踐[D];解放軍信息工程大學;2001年

相關碩士學位論文 前10條

1 楊筱筱;多通道SAR運動目標檢測技術研究[D];南京郵電大學;2018年

2 葛毓歡;基于點特征和局部結構信息的遙感圖像配準[D];西安電子科技大學;2018年

3 王京;長時序星載InSAR技術滑坡地質(zhì)災害監(jiān)測研究[D];北京交通大學;2018年

4 宋偉源;星載InSAR絕對相位確定和DEM生成技術研究及工程化應用[D];西安電子科技大學;2018年

5 李廣;基于SAR極化技術的道路周邊地物分類方法研究[D];電子科技大學;2018年

6 謝韜;基于InSAR技術的塔坪滑坡監(jiān)測與研究[D];長安大學;2018年

7 李艷艷;星載SAR影像直接與間接正射校正技術研究[D];中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所);2017年

8 宋超;基于極化SAR影像樣本庫的地物分類應用研究[D];武漢大學;2017年

9 張婷婷;基于主動輪廓模型的光譜圖像分割算法研究[D];南京理工大學;2017年

10 江魏好;DEM輔助的星載SAR圖像幾何精校正技術[D];國防科學技術大學;2016年

本文編號：2712260