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“高分三号”卫星图像干涉测量试验 被引量:7
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作者 余博 李如仁 +1 位作者 陈振炜 张过 《航天返回与遥感》 CSCD 2019年第1期66-73,共8页
由于自然或人工建造引起的形变可能引发灾难,对其进行形变量监测非常必要,合成孔径雷达(SAR)技术与传统监测技术相比,可以实现全天候对地观测,并监测地表的形变。"高分三号"(GF-3)卫星作为中国国首颗SAR卫星,是否具有干涉测... 由于自然或人工建造引起的形变可能引发灾难,对其进行形变量监测非常必要,合成孔径雷达(SAR)技术与传统监测技术相比,可以实现全天候对地观测,并监测地表的形变。"高分三号"(GF-3)卫星作为中国国首颗SAR卫星,是否具有干涉测量的能力以及精度尚待验证,为此文章利用GF-3卫星SAR数据对河南省登封市周边地区进行二轨差分干涉处理,获取了该地区的地表形变图。结果表明地表相对沉降量为±0.03m,验证了GF-3卫星作为SAR卫星具有了干涉测量(InSAR)的能力。针对GF-3卫星数据由于轨道误差引起的平行条纹导致相位解缠效果不好的问题,提出利用SRTM(Shuttle Radar Topograpty Mision)DEM高程作为所选样本点的高程,选取5个地面控制点,消除了由于轨道误差引起的平行条纹,提高了反演的形变量精度;GF-3卫星与技术成熟的"哨兵一号"卫星同一测区数据对比,形变信息大致相同。GF-3卫星作为一颗SAR新星具有干涉测量的能力,同时精度上也满足监测的需求。 展开更多
关键词 变形监测 基线估计 合成孔径雷达 “高分三号”卫星 遥感应用
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高分三号卫星影像在地表变化检测中的应用试验
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作者 邰文飞 陈绪慧 +4 位作者 张新胜 蔡明勇 任致华 王丽霞 史雪威 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期41-50,共10页
合成孔径雷达(SAR)影像受相干斑噪声、成像几何畸变和背景信息复杂等因素影响,在地表变化检测领域尚未得到广泛应用。文章研究总结了目前常用的基于SAR影像的变化检测方法及技术流程,构建“高分三号”(GF-3)卫星SAR影像差分干涉测量和... 合成孔径雷达(SAR)影像受相干斑噪声、成像几何畸变和背景信息复杂等因素影响,在地表变化检测领域尚未得到广泛应用。文章研究总结了目前常用的基于SAR影像的变化检测方法及技术流程,构建“高分三号”(GF-3)卫星SAR影像差分干涉测量和极化数据变化检测技术方法与流程,并选择内蒙古新井露天煤矿区域进行试验,成功验证了GF-3影像应用于地表变化检测的技术可行性和结果可靠性。主要结论如下:1)基于GF-3卫星影像差分干涉测量成功获取新井煤矿范围形变图,形变较大区域与光学影像解译结果基本吻合,证明GF-3卫星具有差分干涉测量能力;2)基于GF-3影像变化检测提取的新井煤矿事故发生位置准确,提取变化区域面积为0.128 km^(2),与公开发布的监测结果(0.1 km^(2))基本一致,证明GF-3影像可应用于地表变化检测。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 变化检测 “高分三号”卫星影像 形变图 遥感应用
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基于Arrhenius模型的星载电子产品加速寿命试验技术 被引量:10
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作者 王文平 王向晖 +3 位作者 张庆君 董杰 尚山 田巍 《航天器环境工程》 2018年第3期247-251,共5页
为满足"高分三号"卫星8年长寿命在轨数据处理需求,须开展针对数据处理单元(DPU)的可靠性设计验证。针对星载DPU,采用基于阿伦尼斯(Arrhenius)模型的加速因子估计方法进行高温加速寿命试验方案设计与分析,并给出故障判定及处... 为满足"高分三号"卫星8年长寿命在轨数据处理需求,须开展针对数据处理单元(DPU)的可靠性设计验证。针对星载DPU,采用基于阿伦尼斯(Arrhenius)模型的加速因子估计方法进行高温加速寿命试验方案设计与分析,并给出故障判定及处理准则。8年加速寿命试验结果验证了DPU产品各项功能和性能满足技术指标。加速寿命试验技术能够在较短的时间内用较低的成本快速估计星载电子产品的可靠性,在航天产品设计中具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 “高分三号”卫星 数据处理单元 加速寿命试验 Arrhenius模型 可靠性评估
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基于GF-3影像的金沙江堰塞湖电网受灾区域提取 被引量:3
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作者 孙斌 李俊鹏 +4 位作者 罗哲轩 杨腾 者梅林 刘靖 张浩 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2021年第5期96-107,共12页
云南地区降雨频发,暴雨易导致洪涝等灾害发生,显著威胁电网的安全运行。基于合成孔径雷达遥感影像的检测技术近年来广泛应用于水体提取。文章提出一种基于深度学习的洪涝灾害区域提取技术,通过神经网络水体提取和差分变化检测完成电网... 云南地区降雨频发,暴雨易导致洪涝等灾害发生,显著威胁电网的安全运行。基于合成孔径雷达遥感影像的检测技术近年来广泛应用于水体提取。文章提出一种基于深度学习的洪涝灾害区域提取技术,通过神经网络水体提取和差分变化检测完成电网受灾单位识别。在云南地区"高分三号"卫星影像上对比了与阈值算法(OTSU)、Snake算法、CV分割算法的提取精度,证实了方法的有效性。结果显示,相对经典的分割方法,深度学习方法可以较好的处理复杂场景。该方法用于金沙江流域堰塞湖泄洪受灾检测应用,检出受灾电网单位与现场勘察相符,为电网监测管控提供了保障。该研究可为水体提取、洪涝灾害变化监测研究与应用,以及更广泛的其他地物分割场景提供参考。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 洪涝灾害 水体提取 深度学习 “高分三号”卫星
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