简介：Animportantresearchareainoceanographicsurveyingandmappingistoobtainsubmarinetopographybyremotesensingtechnique,especiallybySARimagery.Inthisarticle,problemsrelatedtoSARimageryareanalyzedtoprovidereferencesforthefurtherresearch.

简介：目标相对最优极化就是选取一种极化状态,使得研究目标和背景地物的接收功率对比达到最大.通过讨论了目标相对最优极化问题,提出了改进的模型和解算方法,利用实际数据对其模型和方法进行了实验,验证了其有效性和正确性.

简介：

简介：基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量：单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵.目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度.对荷兰Flevoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复Wishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明：相对于常规数据组合分类,基于复Wishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。

简介：ToretrievewindfieldfromSARimages,thedevelopmentforsurfacewindfieldretrievalfromSARimagesbasedontheimprovementofnewinversionmodelispresent.GeophysicalModelFunctions(GMFs)havebeenwidelyappliedforwindfieldretrievalfromSARimages.AmongthemCMOD4hasagoodperformanceunderlowandmoderatewindconditions.AlthoughCMOD5isdevelopedrecentlywithamorefundamentalbasis,ithasambiguityofwindspeedandashapegradientofnormalizedradarcrosssectionunderlowwindspeedcondition.ThisstudyproposesamethodofwindfieldretrievalfromSARimagebycombiningCMOD5andCMOD4FiveVV-polarisationRADARSAT2SARimagesareimplementedforvalidationandtheretrievalresultsbyacombinationmethod(CMOD5andCMOD4)togetherwithCMOD4GMFarecomparedwithQuikSCATwinddata.Theroot-mean-squareerror(RMSE)ofwindspeedis0.75ms-1withcorrelationcoefficient0.84usingthecombinationmethodandtheRMSEofwindspeedis1.01ms-1withcorrelationcoefficient0.72usingCMOD4GMFaloneforthosecases.TheproposedmethodcanbeappliedtoSARimageforavoidingtheinternaldefectinCMOD5underlowwindspeedcondition.

简介：Homologousfeaturepointextractionisakeyproblemintheopticalandsyntheticapertureradar(SAR)imageregistrationforislands.Anewfeaturepointextractionmethodusingathresholdshrinkoperatorandnon-subsampledwavelettransform(TSO-NSWT)foropticalandSARimageregistrationwasproposed.Moreover,thematchingforthisproposedfeaturewasdifferentfromthetraditionalfeaturematchingstrategiesandwasperformedusingasimilaritymeasurecomputedfromneighborhoodcirclesinlow-frequencybands.Then,anumberofreliablymatchedcoupleswithevendistributionswereobtained,whichassuredtheaccuracyoftheregistration.ApplicationoftheproposedalgorithmtoSPOT-5(multi-spectral)andYG-1(SAR)imagesshowedthatalargenumberofaccuratelymatchedcouplescouldbeidentified.Additionally,bothoftherootmeansquareerror(RMSE)patternsoftheregistrationparameterscomputedbasedontheTSO-NSWTalgorithmandtraditionalNSWTalgorithmwereanalyzedandcompared,whichfurtherdemonstratedtheeffectivenessoftheproposedalgorithm.Thealgorithmcansupplythecrucialstepforislandimageregistrationandislandrecognition.

简介：利用遥感手段尤其是SAR图像获取海底地形信息是海洋测绘一个重要的研究领域,本文通过从图像使用的问题入手,对SAR图像探测海底地形的相关技术问题进行了分析,以期对今后此类工作有所参考借鉴.

简介：基于Wishart分类器的全极化SAR图像H/α分类方法应用于海岸线分类,可区分不同海岸线类型。在聚类过程中,传统H/α-Wishart方法时常将各类聚类中心对应的散射机理混淆,使得同为单次面散射的淤泥质与砂质海岸线类别难以区分。针对此问题,提出了改进型的辅助分层分类方法。算法运用单次反射特征值相对差异度与极化总功率系数构成的二维特征空间,结合支持向量机得到最优分界判据,以分离初始分类结果中混淆的淤泥质与砂质海岸线。实验表明,改进方法能够有效区分淤泥质与砂质岸线,分类混淆矩阵对应kappa系数由0.794提升至0.853,分类识别率得到显著提高。

简介：目前最常用的雷达图像模拟方法有两种：以信号为基础的模拟方法和以特征为基础的模拟方法。首先介绍了雷达图像模拟的重要性，然后分析了两种方法的原理和特点，给出了各自的模拟流程，最后根据某一场景的DEM数据实现了该场景雷达图像的模拟，讨论两种模拟方法的侧重点和应用范围。

简介：Thetyphoon,asamaturetropicalcyclonethatdevelopsinthewesternpartoftheNorthPacificOceanwithhighwindspeedandheavyrainfall,isoneofthemostlethalandcostlyofnaturaldisastersforthedenselypopulatedcountriesofEastAsia.Itcanbeeasilydetectedbyspace-bornesensorsoperatedatmicrowave,visibleorinfraredbands(Liuetal.,2014).SyntheticApertureRadar(SAR)is

简介：针对岸基雷达测试过程中潮汐影响雷达测试结果的实际情况,分析了不同海区潮汐变化对目标高度的影响,提出了采用调和常数法进行目标高度改正,完善了岸基雷达测试过程中数据处理方法,通过潮汐改正前后数据对比,证明该方法切实可行.

简介：分析了小波变换的基本原理并把小波变换引入到了机载激光雷达数据滤波中，实现了DSM数据的快速、高精度的滤波。在文章的最后，利用英国Birmingham地区的实验数据对基于小波分层原理的数据滤波方法进行了验证，结果表明基于小波分层原理的数据滤波方法的正确率优于94％，精度优于±0．71m。

简介：使用嵊泗站所布设的地波雷达观测获取的径向流数据,以及嵊泗、芦潮港、岱山3个潮汐观测站水位资料,采用两点近似投影方法反演流场全矢量流速,并用T_tide程序计算调和常数,分别计算O1、K1、M2、S2各分潮流速场及迟角场,并计算各点上的潮能通量及潮能耗散,得到嵊泗岛以西杭州湾口区域潮能耗散同地形存在良好对应关系,充分证明了采用地波雷达观测数据进行潮能耗散计算这一方法的可行性,供相关工作者作进一步研究和讨论。

简介：不久前,由北京市科学技术委员会、北京市发展和改革委员会、北京市经济和信息化委员会等部门共同组织的第七批北京市新技术新产品（服务）评选活动落下帷幕。北京北科天绘科技有限公司申报的Sky-Lark无人机载激光雷达和U-Arm三维激光扫描仪入选该名单。Sky-Lark无人机载激光雷达是为轻小型无人机量身定制的激光雷达测量系统。