本文關(guān)鍵詞：星載干涉合成孔徑雷達影像配準算法

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【摘要】：星載SAR復(fù)數(shù)影像配準是InSAR數(shù)據(jù)處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一,同時也是雷達干涉測量技術(shù)實現(xiàn)其具體應(yīng)用的基礎(chǔ),而高精度、高可靠性的控制點選取是InSAR影像實現(xiàn)精確配準的重要環(huán)節(jié)。目前,InSAR影像配準主要采用相位差影像平均波動函數(shù)法、最大干涉頻譜法和相關(guān)系數(shù)法等。這三種方法均是根據(jù)某一配準測度函數(shù)來進行控制點的選取,其自動化程度高,一定程度上對旋轉(zhuǎn)和明暗變化等不敏感,對一些區(qū)域有一定的適用性,但是在對比度較弱、邊緣或紋理特征較單一不明顯的低相干區(qū)域,在實際應(yīng)用中往往存在粗差點多、配準點較密集等缺點,難以滿足SAR影像的配準要求。本文首先介紹了常用的配準算法,然后基于GAMMA軟件平臺分別運用強度互相關(guān)算法和相干性算法進行了配準實驗,主要從殘余點個數(shù)、配準中誤差和運算效率方面對兩種算法進行了比較,總結(jié)出各算法的優(yōu)缺點。針對控制點中可能存在的粗差問題,加入了總體方差因子檢驗法對控制點文件進行粗差探測;通過建立趨勢面參數(shù)模型,分別利用學(xué)生化殘差和學(xué)生化預(yù)測殘差進行粗差剔除,最后運用最小二乘對余下控制點進行精度評定,直至滿足SAR影像配準的精度要求。通過實驗驗證了該方法的可行性和穩(wěn)健性。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達干涉測量 影像配準 最小二乘 粗差探測與剔除
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P237
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 選題及研究意義8-11
• 1.2 InSAR影像配準算法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容12-13
• 2 雷達干涉測量基本原理13-25
• 2.1 SAR成像原理13-15
• 2.2 SAR圖像特點及數(shù)據(jù)格式15-17
• 2.2.1 SAR圖像特點15
• 2.2.2 SAR數(shù)據(jù)15-16
• 2.2.3 TerraSAR-X衛(wèi)星性能參數(shù)16-17
• 2.3 InSAR基本原理與應(yīng)用17-23
• 2.3.1 InSAR基本原理17-21
• 2.3.2 InSAR主要應(yīng)用21-23
• 2.4 InSAR影像數(shù)據(jù)處理流程23-25
• 2.4.1 成像處理23
• 2.4.2 InSAR復(fù)影像配準23-24
• 2.4.3 去平地效應(yīng)及干涉圖生成24
• 2.4.4 干涉相位圖濾波和重采樣24
• 2.4.5 相位解纏和DEM生成24-25
• 3 InSAR影像配準算法25-40
• 3.1 相關(guān)系數(shù)法25
• 3.2 最大干涉頻譜法25-27
• 3.3 相位差圖像平均波動函數(shù)法27
• 3.4 影像重采樣27-30
• 3.5 配準控制點粗差剔除30-36
• 3.5.1 平差模型總體檢驗法31-34
• 3.5.2 配準控制點粗差剔除34-36
• 3.6 擬采取的幾何變換參數(shù)計算策略36-37
• 3.7 配準質(zhì)量評價標準37-38
• 3.8 技術(shù)路線38-40
• 4 GAMMA配準實驗與質(zhì)量評價40-45
• 4.1 GAMMA介紹40-41
• 4.2 GAMMA配準實驗41-43
• 4.2.1 數(shù)據(jù)讀取41
• 4.2.2 初始偏移量估計41-42
• 4.2.3 偏移多項式的精確估計42
• 4.2.4 生成干涉圖和強度圖像42
• 4.2.5 干涉基線的估計42
• 4.2.6 去除平地效應(yīng)42-43
• 4.3 GAMMA配準結(jié)果與質(zhì)量評價43-45
• 5 實例分析45-50
• 6 總結(jié)與展望50-52
• 6.1 總結(jié)50-51
• 6.2 展望51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻53-55

【參考文獻】

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本文編號：1104024