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2019年11月26-29日，我院SAR信息处理团队李宁教授、毋琳副教授等一行5人赴厦门参加第六届亚太地区合成孔径雷达会议（The 6th Asia-Pacific conference on Synthetic Aperture Radar，APSAR 2019）。会议由中国电子学会主办、IEEE等多家机构协办，来自国内外400多位代表出席了本届会议。雷达分会吴顺君副主任委员主持了开幕式，雷达分...
SAR图像船舶检测数据集公开发布（图）
SAR图像 船舶检测 数据集 公开发布
2019/4/29
近日，中国科学院空天信息研究院数字地球重点实验室研究员王超团队首次公开了SAR图像船舶检测数据集。该数据集来自于多源、多模式SAR图像。基于此数据集，该团队实现了复杂背景下的商船检测与分类一体化深度学习处理系统，在无需海陆分割的基础上，实现商用船舶的近实时自动检测与分类，为我国国产高分3号的业务化应用提供技术支撑。深度学习因具有自动可学习判别特征，已经在光学图像的对象分类、语义分割和对象检测等任务...
SAR图像的绝对辐射精度直接影响SAR定量化应用水平，现有基于定标器的绝对辐射定标方法难以对SAR系统进行持续监测。如能在普通场景中找到一种稳定的散射特征量，则可将其作为参考实现常态化定标。针对C波段SAR图像，建立不同类别地物散射样本库，分析发现城区的后向散射系数中值重心具有良好的时间稳定性，进而提出一种基于神经网络的城区地物精筛与散射稳定特性提取方法。测试数据及与热带雨林数据的比较实验表明，该...
GEOPHYSICAL PARAMETER RETRIEVAL FOR MICROWAVE C BAND SYNTHETIC APERTURE RADAR (SAR) DATASET USING INTEGRAL EQUATION MODEL
Microwave SAR Geophysical Parameters IEM Modelling
2019/2/28
The microwave remote sensing is highly useful, as it provides synoptic observation of the Earth’s surface or planetary bodies, regardless of day or night and the atmospheric conditions, propagation th...
GF-3 SAR IMAGE DESPECKLING BASED ON THE IMPROVED NON-LOCAL MEANS USING NON-SUBSAMPLED SHEARLET TRANSFORM
GF-3 SAR non-subsampled Shearlet transform image despeckling improved Non-Local Means
2018/5/15
GF-3 synthetic aperture radar (SAR) images are rich in information and have obvious sparse features. However, the speckle appears in the GF-3 SAR images due to the coherent imaging system and it hinde...
STUDY ON THE CLASSIFICATION OF GAOFEN-3 POLARIMETRIC SAR IMAGES USING DEEP NEURAL NETWORK
SAR Classification Deep Learning GoogLeNet Landcover Gaofen-3 satellite
2018/5/16
Polarimetric Synthetic Aperture Radar（POLSAR） imaging principle determines that the image quality will be affected by speckle noise. So the recognition accuracy of traditional image classification met...
TIE POINTS EXTRACTION FOR SAR IMAGES BASED ON DIFFERENTIAL CONSTRAINTS
Synthetic Aperture Radar (SAR) Tie Points Matching Extraction Differential Constraints
2018/5/16
Automatically extracting tie points (TPs) on large-size synthetic aperture radar (SAR) images is still challenging because the efficiency and correct ratio of the image matching need to be improved. T...
POST-HURRICANE DAMAGE ASSESSMENT ON GREENHOUSE FIELDS WITH USE OF SAR DATA
SAR Tornadoes Disaster Management Greenhouses Remote Sensing SENTİ NEL
2018/4/18
Hurricanes occur without any control of human-being, and it causes large scale loss of life and properties. They happen in the very short timeline and cannot be stopped by the people after it starts t...
双基前视SAR几何定位及同步误差分析
合成孔径雷达 双基前视 无参考点定位 定位精度
2018/5/21
针对目标区域不存在图像匹配基准点如对海面目标、草原目标等定位时，基于图像匹配的目标定位方法失效问题，该文提出基于R-D原理的双基前视SAR几何定位方法。首先，在相邻合成孔径中心时刻，利用收发平台与目标的几何关系进行数学建模；再结合地距SAR图像中的目标与场景中心点的关系，解算目标相对接收平台的位置信息；最终，根据双基地前视SAR系统的特点，建立空时频同步误差模型，并结合仿真计算结果给出其对定位精度...
一种适用于SAR图像配准的改进SIFT算法
图像配准 SIFT算法 ROEWA算子 OTSU算法
2019/4/18
针对SAR图像特点，在传统SIFT算法的基础上，结合ROEWA和OTSU算法，提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域，再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比，该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响，使提取到的特征点更加精确，可提高正确匹配率，增强算法的稳定性，并提升图像配准的精度。
合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）在合成孔径累积时间内仅在小范围方位角获取目标的后向散射特性，导致SAR图像对观测方位向的变化极其敏感。通过图像非相干合成方法将不同方位向上的多幅同目标SAR图像合成单幅特征更明显的SAR图像，通过二维主成分分析方法提取特征和k-近邻分类方法实现目标识别。在两组不同数据集上对识别性能进行分析。实验结果表明，多角度SAR的识别率比...
间歇采样转发干扰形成的假目标排布较为规律易被识别。为克服这一缺点，针对合成孔径雷达(SAR)提出一种脉间周期式移频调制干扰算法。将间歇采样算法和多普勒移频干扰算法相结合，采用分段调制产生密集假目标。首先理论分析证明，干扰算法能够在超前于干扰机的指定位置产生具有压制效果的2维密集假目标，主假目标在方位向上偏离干扰机所在位置。然后分析了干扰效果及影响因素，建立了干扰参数获取模型并给出了假目标能量补偿系...
基于二维本征模态函数的SAR图像目标检测
二维本征模态函数 SAR图像 目标检测 特征融合
2016/9/7
合成孔径雷达（SAR）成像具有其独特的优势，能全天时全天候获取目标区域遥感数据，但是其成像机理复杂，获得的SAR图像解译困难。从SAR成像回波特点出发，结合二维经验模态分解（BEMD）理论，提出了一种基于二维本征模态函数（BIMF）的SAR图像目标检测算法。采用仿真和实际的SAR图像数据进行了验证实验，实验结果表明，利用融合的BIMF特征分量检测目标，其效果优于直接用原始SAR图像进行目标检测，并...
在远程监视模式下，高分辨率SAR-GMTI雷达系统面临目标扩散、信噪比低等挑战，传统基于点目标检测方法性能恶化明显.本文提出一种目标形状与阴影辅助的高分辨率SAR-GMTI雷达扩展动目标检测方法.该方法首先对杂波抑制后的残差图聚类并生成目标形状信息；然后依据目标阴影形成的几何模型计算与目标形状相匹配的阴影模板，并利用目标径向速度估计值生成阴影位置匹配条件；最后综合利用阴影形状、位置及幅度信息，剔除...