导读:本文包含了多波段多极化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:SAR,多波段多极化,计算机仿真,特征选择
多波段多极化论文文献综述
谷雨,张琴,徐英[1]（2017）在《基于多波段多极化仿真图像的SAR目标识别研究》一文中研究指出利用Creator建立目标模型,Vega的TMM工具进行纹理材质映射,基于视景仿真技术建立了多波段多极化SAR图像数据库。设计了融合遗传算法和二值粒子群的混合智能优化算法,对SAR图像的波段极化组合方式进行优化;基于未矫正和矫正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数等构成候选特征序列,进行了多波段多极化SAR图像特征选择实验。实验结果表明,采用仿真技术建立SAR图像数据库是进行多波段多极化SAR图像识别的一种有效手段;采用优化后的特征集合能够提高多波段多极化SAR图像的识别率。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2017年10期）
黄国满[2]（2014）在《机载多波段多极化干涉SAR测图系统—CASMSAR》一文中研究指出文章对我国首套机载多波段多极化干涉SAR测图系统(CASMSAR)的研制背景、系统构成以及应用情况进行了介绍,并对系统的性能以及SAR数据处理中的极化、干涉、区域网平差、立体SAR测图与解译等特色技术进行了重点阐述。(本文来源于《测绘科学》期刊2014年08期）
周海粟[3]（2014）在《打破禁运 书写华章——记2013年度国家科技进步奖二等奖项目“机载多波段多极化干涉SAR测图系统”》一文中研究指出长期以来,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)测图技术一直被公认为是国际上遥感领域的技术制高点,但是核心技术掌握在少数发达国家手中,我国在SAR传感器硬件上虽取得了一定的成绩,但SAR定量化处理和SAR测图系统装备的发展严重滞后。面对国家重大需求,经过长达1 0年的科研攻关,由中国测绘科学研究院院长张继贤研究员领衔研制的机载多波段多极化干涉SAR测图系统,在1月10日召开的国家科技奖励大会上,获得2013年度国家科技进步奖二等奖。(本文来源于《中国科技奖励》期刊2014年05期）
张渝[4]（2011）在《多波段多极化SAR图像融合目标检测技术》一文中研究指出合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种全天候、全天时的高分辨率微波遥感成像雷达，是现代军事领域获得战场情报数据的一种重要手段。其中，SAR图像目标检测作为是目标识别的前提条件，在当代军事应用领域占有相当重要的位置。目前SAR图像的目标检测主要是选取目标的后向散射特征作为目标特征，其中恒虚警（Constant False Alarm Rate，CFAR）技术是雷达自动检测系统中控制虚警率的最重要手段。而由于SAR图像中的背景杂波建模面临复杂地物类型，导致许多传统的CFAR检测算法都不能得到准确的检测结果。因此，本课题首先提出提高单波段/极化图像检测准确度的算法。同时，由于伪装网遮蔽作为对抗侦察与监视的常见手段，研究伪装目标的检测对实际应用具有积极意义。而多波段多极化SAR可以获得对同一场景的细节和特征具有不同描述的SAR图像，通过融合技术可以综合各波段/极化的图像信息，有助于更全面的描述战场的感兴趣目标，实现伪装网遮蔽目标的检测。本课题之后也对此进行了研究。综上，本文针对单波段/极化、多波段/极化的SAR图像目标检测算法提出了改进算法；为了强调融合检测的实用意义，本文还实现了伪装网目标的融合检测，同时给出了较完善的目标检测核心算法库和算法性能评估指标，且都嵌入到课题组开发的SAR图像融合平台中。具体内容包括：1.针对单波段/单极化SAR图像的目标检测算法，提出了一种基于多背景杂波分布模型的自适应CFAR检测。该方法根据背景区域的不同统计特性即统计方差和均值比来判断区域类型，采用CFAR检测器自适应地根据区域类型选择相应的背景杂波分布模型，即在均匀区域采用高斯分布；在有杂波边缘的区域，采用韦布尔分布以消除杂波边缘的影响；在有多目标干扰的区域采用G 0分布以排除干扰目标，避免相邻目标的相互屏蔽效应。2.针对多波段/多极化SAR图像的伪装目标检测算法，提出了基于改进Neyman-Pearson准则的决策级融合算法，通过该融合算法实现对伪装网遮蔽目标的检测。该方法根据理论定性分析与实测数据定量分析，探讨了波段、极化方式对伪装网遮蔽目标探测的影响，并比较了像素级与决策级融合检测的性能差异；采用目标检测概率、有效检测比作为性能指标，以选择最有效的单波段/极化的通道数据作为融合波源，并在融合过程中使用尺度滤波器，以降低单通道数据的冗余信息。3.从工程应用出发构建了较完善的目标检测算法库，囊括了经典算法和自己提出的新算法；并给出了目标检测算法较完善的客观性能评估指标。核心算法库、评估指标经Matlab语言实现，嵌入到课题组开发的SAR图像融合软件系统中；同时对核心算法作了一个较全面的性能评估。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2011-11-01）
陈华杰,张渝,曾亮,林岳松[5]（2011）在《伪装网遮蔽目标多波段多极化SAR图像融合检测》一文中研究指出针对伪装网遮蔽作为对抗侦察与监视的常见手段,而多波段多极化SAR图像具有提供被遮蔽目标互补性的不同特性信息的特点;本文提出基于改进Neyman-Pearson准则的决策级融合算法,实现对伪装网遮蔽目标的检测。该方法根据理论定性分析与实测数据定量分析,探讨了波段、极化方式对伪装网遮蔽目标探测的影响,并比较了像素级与决策级融合检测的性能差异;采用目标检测概率、有效检测比作为性能指标,以选择最有效的单波段或单极化的通道数据作为融合波源,并在融合过程中使用尺度滤波器,以降低单通道数据的冗余信息。根据有效检测比这一融合检测算法性能评估指标,在实测数据上对提出的融合算法与对照算法进行性能比较。实验结果表明,所提出的伪装网遮蔽目标融合检测算法达到了较好的虚警率-检测率综合性能。(本文来源于《光电工程》期刊2011年07期）
孙晓霞,张继贤,高井祥,翟亮[6]（2011）在《基于IHS变换和非下采样Contourlet变换的不同波段多极化SAR图像融合》一文中研究指出结合非下采样Contourlet变换具有的多尺度、多方向和平移不变的特性,以及IHS变换在色彩信息保持上具有的优势,提出一种基于IHS变换和NSCT变换的图像融合方法,用于高波段为单极化,低波段为全极化的两波段图像融合,并进行与其他几种方法的比较试验,结果证实本文的方法不但融合效果更好,而且在一定程度上抑制了噪声的影响。(本文来源于《测绘通报》期刊2011年06期）
黄瑾[7]（2011）在《基于多波段多极化SAR数据的黄河口湿地分类研究》一文中研究指出湿地的分类研究是合成孔径雷达(SAR)的重要应用方向之一,要想对湿地地物的散射特性作深入的分析与研究,需要利用SAR的多波段、多极化信息。目前国内对湿地的分类研究多是利用光学遥感影像,对使用SAR影像进行湿地遥感分类的研究还很少,有也仅仅是针对单波段单极化的SAR影像进行分析,并未综合利用多波段、多极化方式等信息进行分类研究。本文以“908专项”为依托,选择黄河口湿地为研究对象,利用C波段和L波段的全极化SAR数据,并结合“908专项”的实地踏勘成果和光学遥感信息,提出一种新的分类思想,以期更好的对黄河口湿地进行信息提取,最后对C波段和L波段的全极化SAR影像的分类能力从两方面进行了比对。主要的研究成果有以下几点:(1)分析了C波段和L波段全极化SAR影像的特征,并分别进行了影像预处理,证明了选择5*5的窗口进行增强Lee滤波对于两者都可以有效的抑制其相干斑噪声。(2)用H-A-?分解方法分别提取了C波段和L波段全极化SAR影像的极化特征,并在此基础上对两者都进行了H-?、H-?-Wishart和H-A-?-Wishart叁种非监督分类方法来提取黄河口湿地信息,发现不论哪种非监督分类方法都容易对两者的实际地物产生混分。(3)提出一种分类思想-基于非监督分类结果的SAR影像湿地监督分类,用此方法对不同波段的全极化SAR影像进行分类,取得了比较理想的分类效果,其中对于C波段全极化SAR影像的总体分类精度达到92.05%,对于L波段全极化SAR影像的总体分类精度为67.43%。(4)针对C波段和L波段全极化SAR影像的分类结果,从Freeman分解和极化比两个方面对两者的分类能力进行了比对,证明了C波段全极化SAR影像能比较好的区分出潮间淤泥滩、芦苇沼泽、耕地、河流、浅海水域五种地物类型,L波段全极化SAR影像能比较好的区分出耕地和芦苇沼泽两种地物类型,最后提出了优化的分类方案。(本文来源于《中国石油大学》期刊2011-05-01）
曾亮[8]（2011）在《多波段多极化SAR图像融合解译研究》一文中研究指出合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全天时以及穿透能力强等特点,在军事和民用领域均有着广泛的应用。然而,SAR成像信息不仅与地物类型有关,也与雷达观测角、地物复介电常数、雷达发射波的波长、极化方式等因素有关,使得单个波段单种极化方式下的SAR系统获取的信息非常有限,随着相关硬件技术的突破,SAR系统可以获取多个波段和极化方式下对同一场景的观测信息,多源SAR图像信息的融合应用得到越来越多的关注。地物分类和目标检测是SAR图像解译的两个典型应用,在“十一五”预研项目的支持下,本文重点研究了如何利用多源SAR图像信息来提高地物分类率和目标检测精度,主要内容如下:1.高分辨率全极化SAR图像背景杂波建模与参数估计,SAR图像杂波背景建模是SAR图像处理分析的基础,在目前已有的极化SAR统计模型中, G p0分布能够较好的对复杂场景建模,然而G p0分布参数估计并没有得到很好的解决,针对这一问题,本文提出了基于对数累积量的参数估计方法,对实测数据的拟合实验表明,该方法无论在拟合速度和拟合精度上相比已有的最大似然估计和矩估计方法都有所提高,改进的杂波分布将用在后续的SAR图像地物分类和目标检测中。2.多波段SAR地物分类与决策融合,不同波段数据具有不同的极化方式,需要使用不同的分类算法,对单极化数据的分类,本文使用应用广泛的SVM方法,对于全极化数据的分类,在对最具代表性的Lee方法深入分析的基础上提出了一种改进的全极化SAR图像分类算法,由于该方法引入了螺旋散射和更好的杂波模型,因此在一些复杂场景中取得了比Lee方法更好的分类效果。利用改进的算法实现了不同波段数据的分类,实验结果表明不同波段数据在区分不同地物类型上存在一定的互补性,因此在Dempster-Shafer证据理论的框架下,进一步实现了不同波段数据的分类决策级融合,结果证实多个波段信息的融合可以获得比单个波段更好的分类效果。在对分类结果进行评价时,因为真实的专题制图信息难以获取,本文以容易获取的Google earth影像为参考,由于使用了整个场景的样本数据,所以比传统的人工选择测试样本的方法更客观,更准确。3.伪装网遮蔽车辆检测与决策融合,本文在课题的支持下,在国内率先开展了伪装网遮蔽车辆检测试验,对不同波段极化方式下的遮蔽车辆散射功率进行了深入对比研究,发现入射波越长,目标散射功率越强,在同一波段的不同极化中,交叉极化下的目标成像效果好于同极化。恒虚警检测算法(CFAR)是目前最有可能实用的一类方法,在该算法中,背景杂波统计模型是决定算法性能的关键因素,结合前面改进的杂波模型对全局CFAR算法做了改进,利用改进算法分别实现了有伪装网和无伪装网时不同波段和极化方式下的车辆检测,并对检测结果进行基于Neyman-Pearson准则的决策级融合。实验表明伪装网能够起到一定的遮蔽效果,降低目标检测率,不同波段和极化检测结果的决策级融合可以提高目标检测率,降低虚警率,提升综合检测性能,而且有网时的检测性能提升要高于无网,这意味着伪装网情况下进行多波段多极化SAR检测融合更有必要。4.机场环境解译及算法界面介绍,在前面地物分类和目标检测的研究基础上对机场环境这一典型军事场景进行了处理,得到机场环境的初步解译结果,有利于进一步战场分析和态势估计。最后,给出了上述算法在平台中的相关界面实现。(本文来源于《杭州电子科技大学》期刊2011-02-01）
周鹏,丁建丽,高婷婷[9]（2010）在《C波段多极化SAR反演土壤水分研究》一文中研究指出【目的】研究不同极化方式下雷达后向散射系数与地表土壤含水量之间的关系。【方法】在分析不同地表微波散射模型基础上,选用合适的植被散射模型结合多极化雷达数据从雷达总的后向散射中去除植被影响,建立土壤后向散射系数与土壤含水量的关系。【结果】拟合HH极化、HV极化雷达观测数据与土壤水分数据,相关系数为HH极化R2=0.5523,HV极化R2=0.3579。【结论】微波具有全天候、穿透性以及不受云层影响的独特物理机制,使其在研究大尺度土壤水分反演时效果较好,相比较HV极化,HH极化雷达影像数据更适合干旱区作物植被覆盖地区土壤水分监测。(本文来源于《新疆农业科学》期刊2010年07期）
[10]（2010）在《国内首套机载多波段多极化干涉SAR测图系统测图试验通过评审》一文中研究指出2010年5月8日,国家测绘局在北京主持召开了“机载多波段多极化干涉SAR测图系统”测图试验评审会。国家测绘局副局长李维森出席会议并讲话。国家测绘局总工程师主持了会议。会议成立了由来自教育部、科技部、国家测绘局、总参测绘局、中国科学院、中国林业科学研究院(本文来源于《遥感信息》期刊2010年03期）
多波段多极化论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章对我国首套机载多波段多极化干涉SAR测图系统(CASMSAR)的研制背景、系统构成以及应用情况进行了介绍,并对系统的性能以及SAR数据处理中的极化、干涉、区域网平差、立体SAR测图与解译等特色技术进行了重点阐述。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多波段多极化论文参考文献
[1].谷雨,张琴,徐英.基于多波段多极化仿真图像的SAR目标识别研究[J].系统仿真学报.2017
[2].黄国满.机载多波段多极化干涉SAR测图系统—CASMSAR[J].测绘科学.2014
[3].周海粟.打破禁运书写华章——记2013年度国家科技进步奖二等奖项目“机载多波段多极化干涉SAR测图系统”[J].中国科技奖励.2014
[4].张渝.多波段多极化SAR图像融合目标检测技术[D].杭州电子科技大学.2011
[5].陈华杰,张渝,曾亮,林岳松.伪装网遮蔽目标多波段多极化SAR图像融合检测[J].光电工程.2011
[6].孙晓霞,张继贤,高井祥,翟亮.基于IHS变换和非下采样Contourlet变换的不同波段多极化SAR图像融合[J].测绘通报.2011
[7].黄瑾.基于多波段多极化SAR数据的黄河口湿地分类研究[D].中国石油大学.2011
[8].曾亮.多波段多极化SAR图像融合解译研究[D].杭州电子科技大学.2011
[9].周鹏,丁建丽,高婷婷.C波段多极化SAR反演土壤水分研究[J].新疆农业科学.2010
[10]..国内首套机载多波段多极化干涉SAR测图系统测图试验通过评审[J].遥感信息.2010