合成孔徑雷達(dá),由于其優(yōu)秀的成像能力,不受云雨等天氣影響,在惡劣環(huán)境下依然能為對地觀測提供高質(zhì)量、高時效性的圖像,彌補了光學(xué)傳感器受天氣影響無法獲取數(shù)據(jù)的缺陷,是獲取地面信息的重要手段。高分三號衛(wèi)星,是我國自主研發(fā)的民用雷達(dá)衛(wèi)星,其全天時全天候、多模式、多極化方式的多種優(yōu)勢,為我國對地觀測技術(shù)提供了新的思路。隨著雷達(dá)衛(wèi)星的發(fā)展,SAR圖像的分辨率越來越高,數(shù)據(jù)獲取越來越方便,能夠為城市的規(guī)劃和對城市資源的監(jiān)控提供實時的、具有科學(xué)依據(jù)的數(shù)據(jù)支撐。但是由于城市地物的復(fù)雜多樣性,目前基于高分三號衛(wèi)星的城市目標(biāo)地物提取研究并不多,同時對于高分辨率、高數(shù)據(jù)量的SAR圖像,其處理方式依舊是SAR圖像應(yīng)用過程中急需解決的問題。因此,本文以高分三號SAR圖像為基礎(chǔ),以城市內(nèi)水體和建筑物為目標(biāo)地物,進(jìn)行目標(biāo)地物的特征提取。高分三號SAR圖像的處理是圖像應(yīng)用的基礎(chǔ),SAR圖像由于其獨特的成像機(jī)理,在處理方式上也與傳統(tǒng)的光學(xué)影像有所差別。因此,本文首先分析了高分三號SAR圖像的處理流程,并從成像原理、幾何特征、影像因素等多個方面對SAR圖像進(jìn)行了分析,針對本文的目標(biāo)地物建筑物和水體在SAR圖像上的特征進(jìn)行了分... 

【文章來源】：哈爾濱師范大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)地理位置示意圖

(d)Frost 濾波 (e)中值濾波 (f)均值濾波圖 2-2 濾波后圖像Figure 2-2 Filtered Image2.4 濾波后圖像的質(zhì)量評價對濾波后圖像的質(zhì)量進(jìn)行評價，能夠更加準(zhǔn)確的表現(xiàn)出濾波算法對圖像噪聲的抑制效果。影像濾波后質(zhì)量評價方法主要分為兩類：主觀評價和客觀評價。主觀評價主要是指通過人的眼睛對圖像直接進(jìn)行觀察，從而對圖像的質(zhì)量進(jìn)行判斷。主觀評價受環(huán)境、人主觀觀念、觀察人的經(jīng)驗等影響較大，判別結(jié)果容易產(chǎn)生偏差�？陀^評價主要是指采用一些評價因子，通過算法對圖像的質(zhì)量進(jìn)行評價，相較于主觀評價，客觀評價受環(huán)境等外在影響較小，能夠更加清晰、準(zhǔn)確、直觀的對濾波后圖像的質(zhì)量進(jìn)行評價。本文選取均值、方差、均方誤差、均值保持指數(shù)、等效視數(shù)、邊緣保持指數(shù)六個因子對濾波后圖像質(zhì)量進(jìn)行評價。以 M、N 分別表示圖像的長和寬，質(zhì)量評價因子的具體計算公式如下：

圖 3-1 陰影現(xiàn)象示意圖Figure 3-1 Shadow Phenomenon Diagram縮像過程中，對有坡度的地物，例如山體等，雷達(dá)依時間順序記錄回波信號，導(dǎo)致在成像中山坡的象稱為雷達(dá)的透視收縮。透視收縮通常會造成圖型對其進(jìn)行矯正。透視收縮現(xiàn)象示意圖如圖 3

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]極化SAR圖像特征提取與分類方法研究[D]. 劉高峰.西安電子科技大學(xué) 2014
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碩士論文
[1]基于流形結(jié)構(gòu)的降維方法及在人臉識別中的應(yīng)用[D]. 陳文河.東北電力大學(xué) 2018
[2]融合多源SAR影像的礦區(qū)變化檢測應(yīng)用研究[D]. 馬骕.中國礦業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于流形學(xué)習(xí)的高分辨率SAR影像城市地物特征提取方法研究[D]. 劉岳明.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2017
[4]高分辨率SAR衛(wèi)星影像洪水區(qū)域提取應(yīng)用研究[D]. 陳志國.武漢大學(xué) 2017
[5]SAR圖像目標(biāo)特征提取與識別方法研究[D]. 孫永光.西安電子科技大學(xué) 2017
[6]基于流形學(xué)習(xí)的SAR目標(biāo)識別[D]. 謝加美.電子科技大學(xué) 2017
[7]基于多分辨率分析的SAR圖像和多光譜圖像融合算法研究[D]. 何威.沈陽航空航天大學(xué) 2017
[8]高分辨率SAR圖像水體提取算法研究[D]. 龐科臣.長沙理工大學(xué) 2016
[9]多源遙感圖像水體信息提取方法的研究[D]. 魏航.北京理工大學(xué) 2016



本文編號：3536148